matlab调用神经网络的语句 matlab的neural模块怎么使用？
matlab的neural模块怎么使用？
在控制台输入nntool打开神经网络工具箱，但不排除很老的版本没有这个工具箱。如果你遇到这种情况，建议你安装更新的版本。
给出一组数据，如何用MATLAB去预测将来的数据？
比如你有100组数据，后10组数据只输入不输出，设置前80组数据为训练样本，神经网络开始学习，有10组数据为测试样本，主要用于检验学习模型是否达到预期效果。如果测试效果还可以，可以输入最后10组数据进行模拟。
神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用？
如果对你有帮助，请喜欢。神经网络的结构(如2个输入，3个隐节点，1个输出)建立后，一般需要神经网络中的权值和阈值。目前一般采用梯度下降法、牛顿法、Levinberg-Marott法、狗腿法等搜索算法求解权值和阈值。这些算先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长(确定方向和步长的方法不同，使得各种算法适用于解决不同的问题)，这样初始解就是基于这个方向的。然后更新为新解，然后继续寻找下一个移动方向的步长。这样目标函数(神经网络中的预测误差)就会不断下降，最终可以找到解决方案，使目标函数(预测误差)变小。在寻找解的过程中，如果步长过大，搜索会不仔细，优秀的解可能会被越过，而如果步长过小，寻找解的过程就会太慢。因此，适当设置步长非常重要。学习率调整原始步长(即梯度下降法中梯度的长度)。如果学习率为lr 0.1，那么梯度下降法中每次调整的步长为0.1*梯度，而matlab神经网络工具箱中的lr代表初始学习率。由于matlab工具箱为了在求解的不同阶段更智能地选择合适的步长，使用了可变的学习率，它会根据上一个解的调整对目标函数的影响来调整学习率，然后根据学习率来决定步长。机理如下:如果newE2/E2 gt maxE_inc%，如果误差上升超过阈值lr lr * lr_dec%，则学习率降低；如果误差减小lr lr * lr_inc%，学习率将增加。见《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》 ;详细内容请见《神经网络之家》 Netinfo中的文章，其中包含了matlab神经网络工具箱中梯度下降法的简化代码。如果有帮助，会提高学习率。祝你学习愉快。
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