文件名称：bp神经网络分类matlab代码-backpropagation-nn-matlab-toolbox:反向传播nnmatlab工具箱
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 07:10:54
系统开源
bp神经网络分类matlab代码反向传播nn matlab工具箱 神经网络库-反向传播算法 优化技术已广泛用于寻找数学问题中与线性和非线性系统有关的解决方案。 在求解未建模的动力学时，尤其是在控制理论/系统动力学中，提供优化算法很有用。 另一方面，神经网络结构已成为解决/创建数据科学中动态模型设计的最大课题。 NN的效率也随着一般微处理器速度的提高而提高。 从理论上讲，神经网络通过训练法则（即反向传播算法）建立输入-输出关系。 然而，与它的稳定性相比，BP算法速度较慢。 在此GitHub文件中，反向传播优化技术应用于前馈神经网络结构。 希望对您有用：) 该库有七个主要用法： 建立非线性投入产出关系模型 给定系统动力学模型的估计 训练给定集合的线性输出 多种分类或建模线型 您可以利用这些代码的基础来开发哪些类型的项目？ 发动机设计（物理电动机） 生产线估算和生产 模式识别 实时引擎应用 您如何使用图书馆？ 详细示例在example文件夹中给出！ 您还可以使用creationDataset代码生成自己的数据集！ 有关我们的更多详细信息，
【文件预览】：
backpropagation-nn-matlab-toolbox-main
----.gitignore(445B)
----core()
--------actFuncCalc.m(592B)
--------creatingActivationFunction.m(269B)
--------updatingGradientV.m(401B)
--------updatingGradientW.m(655B)
--------costFunction.m(300B)
--------outputFuncCalc.m(426B)
--------initializeNeuralNetwork.m(445B)
----LICENSE(11KB)
----README.md(2KB)
----example()
--------ExBPSingleOutput.m(7KB)
--------ExBPMultipleOutput.m(7KB)