神经网络模型代码_神经网络模型代码分析
基于matlab或C#的神经网络编程
matlab本来就有神经网络工具箱/toolbox/nnet/
神经网络模型代码_神经网络模型代码分析
神经网络模型代码_神经网络模型代码分析
神经网络模型代码_神经网络模型代码分析
这是一个程序：
P = [1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.4 1.48 1.54 1.56 1.14 1.18 1.2 1.26 1.28 1.3;
1.72 1.74 1.64 1.82 1.9 1.7 1.82 1.82 2.08 1.78 1.96 1.86 2.0 2.0 1.96];
%输出
T = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0];
%测试样本
p = [1.24, 1.28, 1.4; 1.8, 1.84, 2.04];
net=newff(minmax(P),[5,1],{'logsig','purelin'},'traingdx');
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.lr_inc=1.05;
net.trainParam.epochs=300;
net.trainParam.goal=0.01;
%net.trainParam.mu_dec=0.1;
%net.trainParam.mu_inc=7;
[net,tr]=train(net,P,T);
A=sim(net,P);
a=sim(net,p);
神经网络代码如何更换数据来源
1.注意细节
注意细节，一定要注意细节，代码是一个逻辑性极强的活儿，只有当每行代码逻辑都成立时，才能生效，否则就是报错，而且一定要从报错信息中找出些什么！
在这里插入描述
我在使用某个训练好的模型进行预测时，发现f1值特别的，但代码都是完好的啊，怎么就有问题呢？后来经过查找才知道原来是shell脚本中的加载模型的那行参数没有生效，如下图所示：
在这里插入描述
就导致预测效果极。
其实这个问题也在上面的日志中体现出来了： run1.sh: 15: --init_chechpoint: not found，但是我却鲁莽地直接忽视了这个报错，却去查找代码的问题，简直可笑！
2 类设计
训练集，验证集，测试集三者的任务都是不同的，你是否想好它们的数据集是否共用同一个Dataset？还是为不同的数据集提供一个实现？
2.1 训练集
需要label，用于计算损失
2.2 验证集
需要label，可视化后的损失情况
如果是一个NER问题，则需要原文本信息，因为需要可视化后抽取出来的具体是什么数据。
…2.3 测试集
没有label
如果是一个NER问题，那么仍然需要原文本信息
经过上面这些分析，就可以知道这些数据集包含的数据项是不完全相同的。
3 方法设计
是将一个方法设计的复杂，还是共用同一个方法？
这也是需要回答的问题
不要在模型中计算loss，而应该在train()函数中计算loss。但无论如何，请确保在evaluate的时候，模型的logtis是可以被传递回来的。
通常在验证模型时，也需要打出loss 和 f1 值，因为你需要查看验证集loss的情况，f1值那是更自然的需求了。
把参数全写成配置参数，这样launch.json 和shell 脚本就不会因为参数而冲突了
参数调整后，要跑整个模型时，请用shell脚本运行，而不是在vscode中用调试窗口跑。因为这样无法方便你对其它的代码调试，从而耽误进度。
求一个4，8，1的bp神经网络模型的matlab代码？
代码如下：直接运行就是了。
P=P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3; -2, 3, 4, 6; 1, 2, 3, 4 ];%初始训练值 % 创建一个新的前向神经网络
net=newff(minmax(P),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
% 当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1}
inputbias=net.b{1}
% 当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1}
layerbias=net.b{2}
% 设置训练参数
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net,tr]=train(net,P,T);
% 对 BP 网络进行仿真
A = sim(net,P) %后结果
% 计算仿真误
E = T - A
MSE=mse(E)
matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段
你的意思就是想训练好网络后,然后提取出网络的具体表达式吧?
你首先要知道自己的网络设置,例如我的网络是1个输入,1个输出,3个隐的神经网络,隐层传递函数为tansig,而输出层为purelin,那么函数表达式就是:
y=W1tansig(w11x1+b1)+W2tansig(w12x2+b2)+W3tansig(w13x3+b3)+B.
你对着拓扑图看一下就明白的了.
借助matlab神经网络工具箱,在matlab训练好网络,再通过以下代码获得公式里的阈值和权值,
w = net.iw{1,1} %第1层（输入层）到第2层（隐层）的权值
b = net.b{1} %第2层（隐层）的阈值
W = net.lw{2,1} %第2层（输入层）到第3层（输出层）的权值
B = net.b{2} %第3层（输出层）的阈值
获取权值阈值后代回表达式中就可以了.
不过楼主要注意,网络是否用是归一化,若果有归一化,还要反归一化才是真正的表达式.
至于表达式怎么得来的,和具体怎么代值进去,和网络的训练,相信在这里是讲不清的.
楼主可以到 <<神经网络之家>> 去看下面几张文章:
<一个简单的神经网络例子> -------讲在matlab里怎么训练网络
<提取神经网络数学表达式>------ 讲怎么提取数学表达式.
另外还有个视频,可以看到具体的过程:
纯手打的,看官觉得精彩顺便点个!赞!.thx
举个例子就知道了
clear;
%输入数据矩阵
p1=zeros(1,1000);
p2=zeros(1,1000);
%填充数据
for i=1:1000
p1(i)=rand;
p2(i)=rand;
end
%输入层有两个，样本数为1000
p=[p1;p2];
%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数
t = cos(pip1)+sin(pip2);
%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理
[pn, inputStr] = mapminmax(p);
[tn, outputStr] = mapminmax(t);
%建立BP神经网络
net = newff(pn, tn, [200,10]);
%每10轮回显示一次结果
net.trainParam.show = 10;
%训练次数
net.trainParam.epochs = 5000;
%网络的学习速率
net.trainParam.lr = 0.05;
%训练网络所要达到的目标误
net.trainParam.goal = 10^(-8);
%网络误如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置
net.divideFcn = '';
%开始训练网络
net = train(net, pn, tn);
%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b
%获取网络权值、阈值
netiw = net.iw;
netlw = net.lw;
netb = net.b;
w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值
b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值
w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值
b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值
w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值
b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值
%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3tansig(w2tansig(w1in+b1)+b2)+b3;
%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化
in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);
y=w3tansig(w2tansig(w1in+b1)+b2)+b3;
y1=mapminmax('rrse',y,outputStr);
%用bp神经网络验证计算结果
out = sim(net,in);
out1=mapminmax('rrse',out,outputStr);
bp神经网络预测代码
在matlab中，样本是以列的方式排列的，即一列对应一个样本。如果你的样本无误的话，就是一个输入8输出2的神经网络。作图直接用plot函数。
参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。
BP（Back Propagation）神经网络是是一种按误逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误平方和小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序
BP神经网络预测的步骤:
1、输入和输出数据。
2、创建网络。fitnet（）
3、划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio
4、训练网络。 train（）
5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）
6、预测往后数据。net（）
7、画出预测图。plot（）
执行下列命令
BP_prediction
得到结果：
[ 2016, 14749.003045557066798210144042969]
[ 2017, 15092.8472151886671781539699219]
[ 2018, 15382.150005970150232315063476562]
[ 2019, 15398.85769711434841156005859375]
[ 2020, 154.935150090605020523071289062]
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