matlab神经网络工具箱创建神经网络
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
Matlab工具箱中地BP与RBF函数
Matlab工具箱中的BP与RBF函数Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置适宜的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。
限于篇幅，仅对本章所用到的函数进展介绍，其它的函数与其用法请读者参考联机文档和帮助。
1 BP与RBF网络创建函数在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。
表 1 神经网络创建函数(1) newff函数功能：创建一个前馈BP神经网络。
调用格式：net = newff(PR,[S1S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF)参数说明：•PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵；•S i–S NI层网络第i层的神经元个数；•TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为 'tansig'，可设置为logsig，purelin等；•BTF -反向传播网络训练函数，默认为 'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等；•BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为 'learngdm'；•PF -功能函数，默认为'mse'；(2) newcf函数功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)参数同函数newff。
(3) newrb函数功能：创建一个径向基神经网络。
径向基网络可以用来对一个函数进展逼近。
newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。
在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。
调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD)参数说明：•P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵；•T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵；•GOAL：均方误差要求，默认为0。
matlab myneuralnetworkfunction整理成公式
matlab myneuralnetworkfunction整理成公式【原创实用版】目录1.MATLAB 与神经网络简介2.MATLAB 中的神经网络函数3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式正文1.MATLAB 与神经网络简介MATLAB 是一款广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的编程语言。
在机器学习和深度学习领域，神经网络是一种重要的算法。
MATLAB 为神经网络的构建、训练和模拟提供了丰富的函数和工具箱。
2.MATLAB 中的神经网络函数在 MATLAB 中，我们可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数来构建、训练和模拟神经网络。
常用的神经网络函数有：- create：创建神经网络对象- train：训练神经网络- simulate：模拟神经网络- 网络结构参数设置：如输入层神经元个数、隐藏层神经元个数等- 激活函数：如 sigmoid、tanh 等- 学习算法：如梯度下降、牛顿法等3.将 MATLAB 神经网络函数整理成公式为了方便理解和使用神经网络，我们可以将 MATLAB 神经网络函数整理成公式。
以一个简单的前馈神经网络为例：假设输入层神经元个数为 n，隐藏层神经元个数为 h，输出层神经元个数为 m，激活函数为 f(x)，学习算法为梯度下降法，则可以得到以下公式：- 输入层到隐藏层：隐藏层神经元的输出值为输入层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：z_i = ∑w_ij * x_j + b_i，其中 w_ij 为权重，b_i 为偏置。
- 隐藏层到输出层：输出层神经元的输出值为隐藏层各神经元输出值的加权和，再经过激活函数 f(x) 处理，即：y_j = ∑w_hj * z_i + b_j，其中 w_hj 为权重，b_j 为偏置。
- 学习算法：权重 w 和偏置 b 的更新公式为：w_ij = w_ij - α * (z_i - y_j) * x_j，b_i = b_i - α * (z_i - y_j)，其中α为学习率。
Matlab中的神经网络实现方法
Matlab中的神经网络实现方法近年来，神经网络技术在各个领域中得到了广泛的应用。
通过对大量的数据进行学习和训练，神经网络可以用于解决诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂的问题。
而Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的神经网络实现方法，帮助研究人员和工程师更好地应用神经网络技术。
在Matlab中，实现神经网络有多种方法，包括使用神经网络工具箱、编写自定义的函数和使用深度学习工具箱等。
下面将分别介绍这些方法的特点和应用。
一、神经网络工具箱Matlab的神经网络工具箱是一个功能强大的工具，可以帮助用户在短时间内搭建和训练神经网络模型。
通过在Matlab中调用神经网络工具箱中的函数，用户可以实现包括前馈神经网络、递归神经网络、自动编码器等各种类型的神经网络模型。
使用神经网络工具箱，用户只需要简单地定义网络的拓扑结构、选择合适的激活函数和学习算法，然后通过输入训练数据进行网络的训练。
训练完成后，用户可以使用训练好的神经网络模型对新的数据进行预测和分类。
神经网络工具箱提供了丰富的函数和工具，帮助用户实现各种复杂的操作，例如特征选择、模型评估和可视化等。
此外，神经网络工具箱还支持并行计算和分布式计算，提高了神经网络模型的训练效率。
二、自定义函数除了使用神经网络工具箱，用户还可以编写自定义的函数来实现神经网络。
这种方式可以更加灵活地控制网络的结构和参数。
在Matlab中，用户可以通过编写自定义的函数来定义网络的拓扑结构、激活函数、学习算法等。
同时，用户还可以使用Matlab提供的矩阵运算和优化工具，对神经网络的参数进行更新和优化。
使用自定义函数实现神经网络需要较高的编程能力和数学知识，但是可以满足对网络结构和参数精细控制的需求。
此外，用户还可以在自定义函数中加入其他自己的算法和操作，提升神经网络的性能和应用效果。
三、深度学习工具箱随着深度学习技术的兴起，Matlab还引入了深度学习工具箱，帮助用户实现包括卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型。
在Matlab中使用神经元网络进行数据拟合的技巧
在Matlab中使用神经元网络进行数据拟合的技巧在Matlab中使用神经网络进行数据拟合的技巧引言：在现代数据科学领域中，数据拟合是一项非常重要的任务。
数据拟合可以理解为通过数学模型来拟合已知的数据，以便更好地理解和预测未知的数据。
在数据拟合方法中，神经网络被广泛应用。
神经网络是一种模拟生物神经网络的人工智能方法，以其灵活性和强大的拟合能力受到了广大研究者的青睐。
在本文中，将探讨如何在Matlab中使用神经网络进行数据拟合，并分享一些技巧和经验。
一、Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了强大的神经网络工具箱，使得我们能够轻松地构建并训练神经网络模型。
该工具箱包含了多种神经网络类型，如前馈神经网络、递归神经网络等，并提供了丰富的功能和参数调整选项。
在使用神经网络进行数据拟合之前，首先需要导入神经网络工具箱，并了解一些基本的函数和工具。
二、数据准备和预处理在进行数据拟合之前，我们需要准备和预处理原始数据，以确保数据的完整性和准确性。
数据准备的过程包括数据收集、数据清洗、数据变换等。
在Matlab中，可以使用一些内置函数和工具箱来帮助我们进行数据准备和预处理。
例如，可以使用Matlab的数据导入工具箱来导入和预览数据，使用数据清洗工具箱来清洗和去除异常值，使用数据变换方法来调整数据的规模和分布。
三、神经网络模型设计神经网络模型的设计是数据拟合中的重要步骤。
在设计模型时，需要选择适当的网络结构和参数设置。
常见的网络结构包括单层感知器、多层感知器、径向基函数网络等。
在选择网络结构时，需要考虑数据的特点和需求，以及模型的复杂度和计算效率。
此外，还需要确定模型的激活函数、误差函数和学习算法等参数。
这些参数的选择将直接影响到模型的拟合效果和性能。
在Matlab中，可以使用图形化界面或编程的方式来构建和调整神经网络模型。
四、神经网络的训练和验证神经网络的训练是数据拟合过程中的核心步骤。
训练过程通过不断调整网络的权重和偏置值，使得网络能够逼近目标函数。
neural network training(nntraintool) 的使用说明
neural network training(nntraintool) 的使用说明`nntraintool` 是一个MATLAB 中用于神经网络训练的工具。
它提供了一个交互式界面，可以帮助用户设置和控制训练过程。
以下是使用`nntraintool` 的一般步骤：1. 在MATLAB 中加载数据集并创建神经网络模型。
2. 使用`nntool` 命令打开`nntraintool` 工具：```matlabnntool```3. 在`nntraintool` 界面中，选择要训练的神经网络模型。
如果之前已经在MATLAB 中创建了模型，则可以从下拉菜单中选择该模型。
4. 设置训练参数：-Epochs（迭代次数）：设置训练迭代的次数。
每个epoch 表示将所有训练样本都用于训练一次。
- Learning Rate（学习率）：控制权重和偏差调整的速度。
较高的学习率可以加快收敛速度，但可能导致不稳定的训练结果；较低的学习率可以增加稳定性，但可能导致收敛速度变慢。
- Momentum（动量）：控制权重更新的惯性，有助于跳出局部最小值。
较高的动量可以加速收敛，但可能导致超调现象。
- Validation Checks（验证检查）：设置多少个epoch 进行一次验证，用于监控训练过程的性能。
- Performance Goal（性能目标）：设置期望的训练误差。
5. 点击"Train" 按钮开始训练。
`nntraintool` 将显示每个epoch 的训练进度和性能曲线。
6. 在训练过程中，你可以使用`nntraintool` 提供的功能来监视训练进度和性能。
例如，你可以查看误差曲线、性能曲线和权重变化。
7. 训练完成后，你可以保存已训练的神经网络模型，以便后续使用。
以上是使用`nntraintool` 的基本步骤。
请注意，在实际使用中，你可能需要根据你的特定问题和数据集进行适当的调整和优化。
此外，MATLAB 官方文档提供了更详细的说明和示例，可以帮助你更深入地了解如何使用`nntraintool` 进行神经网络训练。
matlab神经网络工具箱教程
matlab神经网络工具箱教程
MATLAB神经网络工具箱教程
神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，能够处理复杂的非线性问题。
MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，可
以帮助用户设计、训练和应用神经网络。
本教程将介绍如何使用MATLAB神经网络工具箱进行神经网
络的建模和训练。
以下是教程的主要内容：
1. 神经网络基础知识：介绍神经网络的原理、结构和常用术语。
2. 神经网络建模：使用MATLAB工具箱的GUI界面，在层次结构上创建神经网络模型。
3. 数据处理：介绍如何准备、加载和处理输入数据以及如何将其分为训练集、验证集和测试集。
4. 网络训练：讲解不同的网络训练算法，如梯度下降法和反向传播算法，以及如何设置训练参数。
5. 网络评估和优化：教授如何评估训练好的神经网络的性能，并介绍如何进行网络的优化和调整。
6. 使用已训练的网络进行预测：演示如何使用训练好的神经网络进行新数据的预测和分类。
7. 神经网络应用案例：通过案例研究，展示神经网络在各种领域的应用，如图像识别、声音处理等。
通过学习本教程，您将掌握神经网络的基本原理和MATLAB
神经网络工具箱的使用方法，能够利用神经网络解决实际问题。
祝您学习愉快！。
快速入门Matlab神经网络的基本步骤
快速入门Matlab神经网络的基本步骤神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接和信息传递方式的数学模型。
它通过对大量数据的学习和分析，能够模拟和预测一些复杂的问题。
Matlab是一种功能强大的数值计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱，使得神经网络的设计和实现变得简单而高效。
本文将介绍Matlab神经网络的基本步骤，帮助读者快速入门。
第一步：安装和配置Matlab神经网络工具箱首先，确保已经正确安装了Matlab软件。
然后，在Matlab的主界面上找到"Add-Ons"，点击进入。
在搜索栏中输入"Neural Network Toolbox"，然后点击安装。
安装完成后，重启Matlab软件。
第二步：准备数据集神经网络的训练和测试需要大量的数据集。
在准备数据集时，需要确保数据集的质量和完整性。
一般来说，数据集应该包括输入和输出两部分，且输入和输出的维度需要匹配。
在Matlab中，可以通过导入已有的数据集文件或者手动创建数据集矩阵来准备数据集。
确保数据集是以矩阵的形式存储，且每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或者标签。
第三步：创建神经网络模型在Matlab中，可以使用命令创建神经网络模型。
常见的创建方式包括使用神经网络应用程序、使用nprtool命令或者手动编写代码创建。
使用神经网络应用程序是最简单的方式。
在Matlab主界面上找到"Apps"，点击进入"Neural Network Designer"。
在应用程序中，可以通过拖拽和调整网络结构、设置神经元的参数等方式创建自定义的神经网络。
使用nprtool命令可以更加灵活地创建神经网络。
在Matlab的命令行窗口中输入"nprtool"，打开神经网络模型创建工具。
在工具中，可以根据需要选择不同的网络结构和参数，进行更加精细的控制。
手动编写代码创建神经网络具有最高的灵活性。
Matlab中的神经网络建模与训练方法
Matlab中的神经网络建模与训练方法引言神经网络在机器学习和人工智能领域中扮演着重要的角色。
它们被用于各种应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
在神经网络的研究和开发过程中，Matlab是一个非常流行的工具，提供了丰富的功能和库，方便了对神经网络的建模和训练。
本文将详细介绍Matlab中神经网络建模与训练的方法。
1. 神经网络建模神经网络模型的构建是神经网络研究的第一步。
在Matlab中，我们可以使用neural network toolbox来构建神经网络模型。
首先，我们需要定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量、激活函数等。
接下来，我们可以选择不同类型的网络模型，如前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。
每种网络模型都有不同的特点和适用场景。
一旦定义了网络结构，我们可以使用Matlab中的函数来创建并初始化网络。
常用的函数包括feedforwardnet、fitnet和patternnet等。
通过这些函数，我们可以方便地创建各种类型的神经网络，并设置参数，如学习率、权重衰减等。
2. 数据预处理在进行神经网络建模之前，通常需要进行数据预处理。
数据预处理的目的是将原始数据转化为适合神经网络输入的形式。
在Matlab中，我们可以使用各种函数来实现数据预处理，包括数据平滑、标准化、归一化等。
数据平滑可以减少数据中的噪声，并提高神经网络的泛化能力。
Matlab中提供了smoothdata函数来实现数据平滑处理。
标准化可以将数据转化为均值为0、方差为1的形式，以便神经网络更好地处理。
Matlab中的zscore函数可以方便地实现标准化处理。
归一化可以将数据转化为指定的区间范围内，常用的归一化方法包括min-max scaling和z-score normalization。
3. 神经网络训练神经网络的训练是指通过一定的输入数据和对应的输出结果，调整网络的权重和偏置，以获得更好的模型预测能力。
Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用
Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过由多个神经元组成的网络，学习数据的特征和规律。
在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等诸多领域。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了专门用于神经网络设计和实现的工具箱。
本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并探讨其使用方法。
一、神经网络工具箱的概述Matlab中的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）是一款用于构建和训练神经网络的软件包。
它提供了丰富的函数和工具，可用于创建不同类型的神经网络结构，如前向神经网络、反向传播神经网络、径向基函数神经网络等。
神经网络工具箱还包括了各种训练算法和性能函数，帮助用户对神经网络进行优化和评估。
二、神经网络的构建与训练在使用神经网络工具箱前，我们需要先了解神经网络的基本结构和原理。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。
输入层接受外部输入数据，通过权重和偏置项传递给隐藏层，最终输出到输出层，形成网络的输出结果。
构建神经网络的第一步是定义网络的结构，可以使用神经网络工具箱中的函数创建不同层和神经元的结构。
例如，使用feedforwardnet函数可以创建一个前向神经网络，输入参数指定了每个隐藏层的神经元数量。
然后，可以使用train函数对神经网络进行训练。
train函数可以选择不同的训练算法，如标准反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法等。
通过设置训练参数，例如训练迭代次数和学习速率等，可以对网络进行优化。
三、神经网络的应用案例神经网络在许多领域都有广泛的应用，下面以图像分类为例，介绍如何使用神经网络工具箱来训练一个图像分类器。
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据通常包含一组已经标记好的图像和相应的标签。
为了方便处理，我们可以将图像转化为一维向量，并将标签转化为二进制编码。
matlab神经网络工具箱怎么用
matlab神经网络工具箱怎么用标题：Matlab神经网络工具箱的使用方法导言：Matlab神经网络工具箱是一个功能强大的工具，用于建立、训练和评估各种类型的神经网络。
本文将介绍如何使用Matlab神经网络工具箱进行神经网络的建立、训练和评估，帮助您更好地理解和使用这个工具箱。
一、Matlab神经网络工具箱的安装首先，您需要确保已成功安装了Matlab软件。
然后，您可以通过以下步骤来安装Matlab神经网络工具箱：1. 打开Matlab软件。
2. 在工具栏上选择“工具”菜单。
3. 在下拉菜单中选择“添加预定目录”。
4. 在弹出的窗口中，选择“文件夹”选项。
5. 点击“浏览”按钮，并选择包含神经网络工具箱的文件夹。
6. 点击“选择文件夹”按钮，然后点击“添加文件夹”按钮。
7. 点击“关闭”按钮，完成神经网络工具箱的安装。
二、神经网络的建立Matlab神经网络工具箱提供了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络、递归神经网络和自组织神经网络。
下面我们以前馈神经网络为例，介绍神经网络的建立方法：1. 打开Matlab软件，并在命令窗口中输入“nprtool”命令，打开“神经网络模式选择器”窗口。
2. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“构建”按钮。
3. 在“神经网络模式选择器”窗口中，选择“前馈神经网络”选项，并点击“下一步”按钮。
4. 在“选择网络架构”窗口中，选择神经网络的层数、神经元数量和输入、输出数据的维度。
5. 点击“下一步”按钮，然后点击“完成”按钮，完成神经网络的建立。
三、神经网络的训练神经网络的训练是指通过将已知的输入和输出数据进行反复迭代调整网络参数，从而使网络能够更好地拟合输入输出之间的关系。
下面我们介绍神经网络的训练方法：1.在命令窗口中输入“trainlm”命令，选择Levenberg-Marquardt算法作为训练函数。
2.输入训练数据和目标数据，通过“trains”命令开始训练神经网络。
matlab神经网络原理与实例精解
matlab神经网络原理与实例精解Matlab神经网络原理与实例精解。
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的计算模型，它具有自适应、并行处理、学习能力强等特点，被广泛应用于模式识别、数据挖掘、人工智能等领域。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的神经网络工具箱，可以用于神经网络的建模、训练和应用。
神经网络的原理主要包括神经元模型、网络拓扑结构、激活函数、权值更新算法等。
在Matlab中，可以通过简单的代码实现神经网络的构建和训练。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元个数，然后选择合适的激活函数和权值更新算法。
接下来，利用Matlab提供的训练函数，可以对神经网络进行训练，并通过验证集和测试集来评估网络的性能。
除了理论知识，本文还将介绍一些实际的案例，以帮助读者更好地理解神经网络在Matlab中的应用。
例如，我们可以利用Matlab实现手写数字识别的神经网络模型，通过训练和测试来验证模型的准确性。
另外，我们还可以使用Matlab进行时间序列预测、图像识别等实际问题的建模与求解，从而更深入地了解神经网络的实际应用。
在实际应用中，神经网络的性能往往受到许多因素的影响，如数据质量、网络结构、参数选择等。
因此，我们需要在实践中不断调整和优化神经网络模型，以获得更好的性能。
Matlab提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们对神经网络进行调试和优化，从而更好地满足实际问题的需求。
总之，本文将全面介绍Matlab神经网络的原理与实例，帮助读者深入理解神经网络的工作原理和在Matlab中的应用。
通过学习本文，读者可以掌握神经网络的基本原理，了解Matlab神经网络工具箱的使用方法，掌握神经网络模型的建立、训练和优化技巧，从而更好地应用神经网络解决实际问题。
希望本文能对读者有所帮助，欢迎大家阅读和交流讨论。
MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型共55页课件
阈值向量b(t)
标量元素bi (t ) ,i为行,t为时间或迭代函数
网络层符号
加 个权神和经元: ,nns为mm 加,m权为和第m个网络层, s m 为第
网 个络神层经输元出,a为: a输smm出, m为第m个网络层, s m 为第 s m
p2 2,2
p{2}2(,2)
例:
iw
1 ,1 2 ,3
=
iw{1,1}2(,3)
p1,(k1) p{1,k1}
p2 2,(k 1)p{2,k1 }2()
神经网络工具箱常用函数列表
重要的感知器神经网络函数：
初始化： initp 训练： trainp 仿真： simup 学习规则： learnp
Hardlim x>=0 y=1;x<0 y=0 Hardlims:x>=0 y=1; x<0 y=-1 Purelin :y=x Satlin:x<0 y=0;x>1 y=1;x>=0&&x<=1 y=x;
Logsig:y= 1 1 ex
人工神经网络的构成
单个神经元的功能是很有限的，人工神经 网络只有用许多神经元按一定规则连接构 成的神经网络才具有强大的功能。
MATLAB工具箱中的神经网络结构
多层网络的简化表示:
MATLAB神经网络工具箱中的神经 网络模型
基本概念: 标量:小写字母,如a,b,c等; 列向量:小写黑体字母,如a,b,c等,意为一列
数; 矩阵向量:大写黑体字母,如A,B,C等
权值矩阵向量W(t)
标量元素 wi, j (t) ,i为行,j为列,t为时间或迭代
n
(完整word版)Matlab的神经网络工具箱入门
Matlab的神经网络工具箱入门在command window中键入help nnet〉〉help nnetNeural Network ToolboxVersion 7。
0 （R2010b) 03-Aug-2010神经网络工具箱版本7.0（R2010b）03八月,2010图形用户界面功能.nnstart —神经网络启动GUInctool —神经网络分类工具nftool —神经网络的拟合工具nntraintool —神经网络的训练工具nprtool —神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看—查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet —串级，前馈神经网络。
competlayer —竞争神经层.distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet —Elman神经网络。
feedforwardnet —前馈神经网络.fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet —分层递归神经网络。
linearlayer —线性神经层.lvqnet —学习矢量量化（LVQ)神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet —非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn —设计一个广义回归神经网络。
newhop —建立经常性的Hopfield网络。
newlind —设计一个线性层.newpnn —设计概率神经网络.newrb - 径向基网络设计.newrbe - 设计一个确切的径向基网络.patternnet - 神经网络模式识别.感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络—创建一个自定义神经网络。
SIM卡—模拟一个神经网络.初始化- 初始化一个神经网络.适应—允许一个神经网络来适应。
使用matlab工具箱创建神经网络模型
用Deep Network Designer工具箱建立网络Deep Network Designer 工具箱可实现以下功能：导入、编辑网络从头建立新的网络通过拖拽方式增加网络层和连接（类似Simulink)查看、编辑网络层属性生成matlab代码1.打开App，导入网络在App标题栏中，点击Deep Network Designer 按钮即可打开工具箱，也可在命令窗中输入以下命令打开在开始界面，有一些预训练网络可供下载安装。
一般通过新建或从工作区导入的方式创建网络2.增加/编辑网络层App提供了常用的网络层模块，可通过拖拽的方式添加，软件自带的层模块有：输入层（图片/序列输入）、卷积和全连接层（二维/三维卷积）、池化层、序列层（lstm、gru、NLP处理）、激活函数（relu、elu、tanh等）、归一化等工具（BN、dropout）、目标检测、输出层。
另外，可以通过命令行自己建立新的层，并添加到网络中。
在工作区中点击每个层，可以查看修改层属性参数，也可选中各层进行复制、剪切、删除等操作。
3.分析网络点击Analyze按钮可以检查分析网络，检查网络结构是否有问题，分析各层的可学习参数数量，errors为0时，网络可用于训练。
4.使用Deep Network Designer进行训练首先在Data 栏中，点击Import Data 按钮导入训练集，然后在Training栏中，进行网络训练。
App中可对训练集进行数据增强，可设置训练参数。
5.网络导出也可将建好的网络导出到matlab工作区，通过 trainNetwork 命令进行训练。
也可先在App中训练完毕，将训练好的网络导出到工作区，这样导出的网络包含已学习的权重参数。
Matlab神经网络工具箱介绍(Neural Network Toolbox)
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10
• <step.3>建立网络
• Network/Data
Manager窗口中New… 打开Create Network or Data，如右图。
• Name：定义网络名为 network1
• 选择Input/Target Data,设置训练函数等参 数。
• View：查看模型
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f ( p)
Forecasting error xn1 t '
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6
• <step.1>数据构造与预处理 •
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• <step.2>训练数据导入nntool
• 根据数据的多少，数据文件的格式等获取样本 数据的方法有：
• 1）直接输入数据：通过采用元素列表方式输 入。适用于样本数目较少时。New…按钮
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总结
需要注意的是,源文件名及路径名不能是汉 字,否则导致读取文件失败。
本部分介绍了MATLAB 神经网络工具箱的 图形用户界面,为尚不熟悉以MATLAB 编程进 行神经网络设计与仿真的用户提供了一个非常 好的交互式图形界,使得神经网络的设计和仿真 变得轻而易举。
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单击Simulate Network按钮,则在Network/ Data Manager窗口的Outputs和Errors区域分 别显示出相应的仿真结果，选中变量名,单击该 窗口的Open按钮,弹出数据窗口,在该窗口可以 查看仿真结果的具体数据,如图 所示。
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• <step.6>结果Export和Save
MATLAB中的卷积神经网络框架搭建指南
MATLAB中的卷积神经网络框架搭建指南随着人工智能技术的不断发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）已经成为图像处理和模式识别领域中的重要工具。
而在实现CNN的过程中，选择一个适合的框架以及正确的操作方法至关重要。
本文将为读者介绍如何使用MATLAB来搭建一个简单而高效的卷积神经网络框架。
首先，我们需要明确卷积神经网络的基本原理。
CNN主要由卷积层、池化层、全连接层和激活函数等组成。
其中卷积层负责对输入图像进行滤波操作，提取图像的特征；池化层用于减小特征图的尺寸，同时保留重要的信息；全连接层将特征图映射为预测结果；激活函数则用于引入非线性特性，增强模型的表达能力。
在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox提供的函数和工具箱来搭建并训练卷积神经网络。
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。
可以通过load函数加载现有的图像数据集，也可以使用ImageDatastore函数从本地文件夹中导入图像数据。
加载数据集后，我们可以使用Data Augmentation Toolbox对数据集进行增强操作。
数据增强可以通过在训练过程中对数据进行随机旋转、平移、缩放等变换，增加样本的多样性和数量，提高模型的泛化能力。
接下来，我们可以使用卷积层函数来构建卷积层。
在MATLAB中，可以使用convolution2dLayer函数来创建卷积层。
该函数需要指定卷积核的尺寸、步长、填充方式等参数。
同时，卷积层的激活函数也可以在该函数中进行设置。
在搭建卷积层后，我们可以使用poolingLayer函数添加池化层。
池化层主要用于减小特征图的尺寸和参数的数量，以提高计算效率。
在MATLAB中，可以选择使用maxPooling2dLayer或averagePooling2dLayer函数来构建池化层。
随后，我们可以通过fullyConnectedLayer函数创建全连接层。
[matlab工具箱]神经网络NeuralNet
![[matlab工具箱]神经网络NeuralNet](https://img.taocdn.com/s3/m/1defa8ed710abb68a98271fe910ef12d2af9a9ae.png)
[matlab⼯具箱]神经⽹络NeuralNet//⽬的是学习在BP神经⽹络的基础上添加遗传算法，蚁群算法等优化算法来优化⽹络，这是后话。
先简单了解了MATLAB中的神经⽹络⼯具箱，⼯具箱功能还是⾮常强⼤的，已经可以拟合出⾮常多的曲线来分析了。
神经⽹络⼯具箱选择（4种）今天下载了⾃带的example跑了⼀次试⼀下选择隐藏神经元个数训练结束后可以在plot查看各种图表，这⾥只对⼯具箱操作做简单介绍最近⼀段时间在研究如何利⽤预测其销量个数，在⽹上搜索了⼀下，发现了很多模型来预测，⽐如利⽤回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是⾃⼰在结合实际的⼯作内容，发现这⼏种模型预测的精度不是很⾼，于是再在⽹上进⾏搜索，发现神经⽹络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（⽀持向量机）等组合模型来进⾏预测，本⽂结合实际数据，选取了常⽤的BP神经⽹络算法，其算法原理，因⽹上⼀⼤堆，所以在此不必⼀⼀展⽰，并参考了这篇博⽂，运⽤matlab 2016a,给出了下⾯的代码，并最终进⾏了预测clcclear allclose all%bp 神经⽹络的预测代码%载⼊输出和输⼊数据load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt;load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt;%保存数据到matlab的⼯作路径⾥⾯save p.mat;save t.mat;%注意t必须为⾏向量%赋值给输出p和输⼊tp=p;t=t;%数据的归⼀化处理，利⽤mapminmax函数，使数值归⼀化到[-1.1]之间%该函数使⽤⽅法如下：[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax)，x需归化的数据输⼊，%ymin，ymax为需归化到的范围，不填默认为归化到[-1,1]%返回归化后的值y，以及参数ps，ps在结果反归⼀化中，需要调⽤[p1,ps]=mapminmax(p);[t1,ts]=mapminmax(t);%确定训练数据，测试数据,⼀般是随机的从样本中选取70%的数据作为训练数据%15%的数据作为测试数据，⼀般是使⽤函数dividerand，其⼀般的使⽤⽅法如下：%[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)[trainsample.p,valsample.p,testsample.p] =dividerand(p,0.7,0.15,0.15);[trainsample.t,valsample.t,testsample.t] =dividerand(t,0.7,0.15,0.15);%建⽴反向传播算法的BP神经⽹络，使⽤newff函数，其⼀般的使⽤⽅法如下%net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,'反向传播的训练函数'),其中p为输⼊数据，t为输%tf为神经⽹络的传输函数，默认为'tansig'函数为隐层的传输函数，%purelin函数为输出层的传输函数%⼀般在这⾥还有其他的传输的函数⼀般的如下，如果预测出来的效果不是很好，可以调节%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';TF1='tansig';TF2='purelin';net=newff(minmax(p),[10,1],{TF1 TF2},'traingdm');%⽹络创建%⽹络参数的设置net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置net.trainParam.goal=1e-7;%训练⽬标设置net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值，太⼤虽然会在开始加快收敛速度，但临近最佳点时，会产⽣动荡，⽽致使⽆法收敛net.trainParam.mc=0.9;%动量因⼦的设置，默认为0.9net.trainParam.show=25;%显⽰的间隔次数%指定训练参数% net.trainFcn = 'traingd'; %梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdm'; %动量梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingda'; %变学习率梯度下降算法% net.trainFcn = 'traingdx'; %变学习率动量梯度下降算法% (⼤型⽹络的⾸选算法)% net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最⼩%共轭梯度算法% net.trainFcn = 'traincgf'; %Fletcher-Reeves修正算法% net.trainFcn = 'traincgp'; %Polak-Ribiere修正算法,内存需求⽐Fletcher-Reeves修正算法略⼤% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求⽐Polak-Ribiere修正算法略⼤% (⼤型⽹络的⾸选算法)%net.trainFcn = 'trainscg'; % ScaledConjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量⽐上⾯三种算法都⼩很多% net.trainFcn = 'trainbfg'; %Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均⽐共轭梯度算法⼤,但收敛⽐较快% net.trainFcn = 'trainoss'; % OneStep Secant Algorithm,计算量和内存需求均⽐BFGS算法⼩,⽐共轭梯度算法略⼤% (中型⽹络的⾸选算法)%net.trainFcn = 'trainlm'; %Levenberg-Marquardt算法,内存需求最⼤,收敛速度最快% net.trainFcn = 'trainbr'; %贝叶斯正则化算法% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm'%在这⾥⼀般是选取'trainlm'函数来训练，其算对对应的是Levenberg-Marquardt算法net.trainFcn='trainlm';[net,tr]=train(net,trainsample.p,trainsample.t);%计算仿真，其⼀般⽤sim函数[normtrainoutput,trainPerf]=sim(net,trainsample.p,[],[],trainsample.t);%训练的数据，根据BP得到的结果[normvalidateoutput,validatePerf]=sim(net,valsample.p,[],[],valsample.t);%验证的数据，经BP得到的结果[normtestoutput,testPerf]=sim(net,testsample.p,[],[],testsample.t);%测试数据，经BP得到的结果%将所得的结果进⾏反归⼀化，得到其拟合的数据trainoutput=mapminmax('reverse',normtrainoutput,ts);validateoutput=mapminmax('reverse',normvalidateoutput,ts);testoutput=mapminmax('reverse',normtestoutput,ts);%正常输⼊的数据的反归⼀化的处理，得到其正式值trainvalue=mapminmax('reverse',trainsample.t,ts);%正常的验证数据validatevalue=mapminmax('reverse',valsample.t,ts);%正常的验证的数据testvalue=mapminmax('reverse',testsample.t,ts);%正常的测试数据%做预测，输⼊要预测的数据pnewpnew=[313,256,239]';pnewn=mapminmax(pnew);anewn=sim(net,pnewn);anew=mapminmax('reverse',anewn,ts);%绝对误差的计算errors=trainvalue-trainoutput;%plotregression拟合图figure,plotregression(trainvalue,trainoutput)%误差图figure,plot(1:length(errors),errors,'-b')title('误差变化图')%误差值的正态性的检验figure,hist(errors);%频数直⽅图figure,normplot(errors);%Q-Q图[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(errors);%参数估计均值,⽅差,均值的0.95置信区间,⽅差的0.95置信区间[h1,sig,ci]= ttest(errors,muhat);%假设检验figure, ploterrcorr(errors);%绘制误差的⾃相关图figure, parcorr(errors);%绘制偏相关图运⾏之后的，结果如下：BP神经⽹络的结果分析图训练数据的梯度和均⽅误差之间的关系图验证数据的梯度与学习次数残差的正态的检验图（Q-Q图）在⽹上，发现可以通过神经⽹络⼯具箱这个GUI界⾯来创建神经⽹络,其⼀般的操作步骤如下：1：在输⼊命令⾥⾯输⼊nntool命令，或者在应⽤程序这个选项下找到Netrual Net Fitting 这个应⽤程序，点击打开，就能看见如下界⾯2：输⼊数据和输出数据的导⼊（在本⽂中选取了matlab⾃带的案例数据）3：随机选择三种类型的数据所占的样本量的⽐例，⼀般选取默认即可4：隐层神经元的确定5：训练算法的选取，⼀般是选择默认即可，选择完成后点击<train>按钮即可运⾏程序6：根据得到的结果，⼀般是MSE的值越⼩，R值越接近1，其训练的效果⽐较，并第⼆张图给出了神经⽹络的各参数的设置以及其最终的结果，其拟合图R越接近1，模型拟合的更好最终的结果图7：如果所得到的模型不能满⾜你的需求，则需重复上述的步骤直⾄能够得到你想要的精确度8：将最终的得到的各种数据以及其拟合值进⾏保存，然后查看，就可以得到所要的拟合值最后参考了⽹上和MATLAB的帮助，给出了⼀些与神经⽹络相关的函数，希望能够帮助⼤家。
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为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，百度知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本% 生成训练样本集clear all;clc;P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];T=[54248 162787 168380 314797;28614 63958 69637 82898;86002 402710 644415 328084;230802 445102 362823 335913;60257 127892 76753 73541;34615 93532 80762 110049;56783 172907 164548 144040];@907 117437 120368 130179];m=max(max(P));n=max(max(T));P=P'/m;T=T'/n;%-------------------------------------------------------------------------%pr(1:9,1)=0; %输入矢量的取值范围矩阵pr(1:9,2)=1;bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm'); %建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数%learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果net.trainParam.lr=0.05; %学习速率0.05bpnet=train(bpnet,P,T);%-------------------------------------------------------------------------p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];p=p'/m;r=sim(bpnet,p);R=r'*n;display(R);运行的结果是出现这样的界面点击performance，training state，以及regression分别出现下面的界面再搜索，发现可以通过神经网络工具箱来创建神经网络，比较友好的GUI界面，在输入命令里面输入nntool，就可以开始了。
点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，这是输入输出数据的对话窗首先是训练数据的输入然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果下面三个图形则是点击performance，training state以及regression而出现的下面就是simulate，输入的数据是用来检验这个网络的数据，output改一个名字，这样就把输出数据和误差都存放起来了在主界面上点击export就能将得到的out结果输入到matlab中并查看下图就是输出的两个outputs结果还在继续挖掘，to be continue……20111130神经网络工具箱版本7.0（R2010b）图形用户界面功能。
nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看- 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知- 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络- 创建一个自定义神经网络。
SIM卡- 模拟一个神经网络。
初始化- 初始化一个神经网络。
适应- 允许一个神经网络来适应。
火车- 火车的神经网络。
DISP键- 显示一个神经网络的属性。
显示- 显示的名称和神经网络属性adddelay - 添加延迟神经网络的反应。
closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。
formwb - 表格偏见和成单个向量的权重。
getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。
noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。
开环- 转换神经网络反馈，打开封闭的反馈循环。
removedelay - 删除延迟神经网络的反应。
separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。
setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。
Simulink的支持。
gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。
setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件神经元- 神经网络Simulink的模块库。
培训职能。
trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。
trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。
trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。
trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。
trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。
trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。
traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。
traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。
traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。
traingd - 梯度下降反向传播。
traingda - 具有自适应LR的反向传播梯度下降。
traingdm - 与动量梯度下降。
traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。
trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。
trainoss - 一步割线倒传递。
trainr - 随机重量/偏见的培训。
trainrp - RPROP反向传播。
trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。
火车- 顺序重量/偏见的培训。
trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。
绘图功能。
plotconfusion - 图分类混淆矩阵。
ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。
ploterrhist - 绘制误差直方图。
plotfit - 绘图功能适合。
plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。
plotperform - 小区网络性能。
plotregression - 线性回归情节。
plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。
plotroc - 绘制受试者工作特征。
plotsomhits - 小区自组织图来样打。
plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。
plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。
plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。
plotsompos - 小区自组织映射重量立场。
plotsomtop - 小区自组织映射的拓扑结构。
plottrainstate - 情节训练状态值。
plotwb - 图寒春重量和偏差值图。
列出其他神经网络实现的功能。
nnadapt - 适应职能。
nnderivative - 衍生功能。
nndistance - 距离函数。
nndivision - 除功能。
nninitlayer - 初始化层功能。
nninitnetwork - 初始化网络功能。
nninitweight - 初始化权函数。
nnlearn - 学习功能。
nnnetinput - 净输入功能。
nnperformance - 性能的功能。
nnprocess - 处理功能。
nnsearch - 线搜索功能。
nntopology - 拓扑结构的功能。
nntransfer - 传递函数。
nnweight - 重量的功能。
示例，数据集和其他资源nndemos - 神经网络工具箱的示威。
nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。
nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。
nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。