神经网络工具箱

引言

神经网络工具箱是一套全面的工具和功能套件，旨在促进神经网络模型的开发、训练和评估。这些工具箱通常包含用于各种类型神经网络的预构建算法，例如前馈网络、卷积网络和循环网络。它们提供了一个用户友好的界面，用于定义网络架构、调整超参数和处理数据。这种简化的方法有助于初学者和经验丰富的从业者有效地构建和试验不同的神经网络配置。

此外，神经网络工具箱通常提供可视化和性能监控功能。用户可以跟踪损失和准确性等指标，可视化网络层和连接，并通过图形表示调试其模型。通过将这些功能集成到单个环境中，该工具箱加速了开发深度学习模型的工作流程，并允许更专注于探索从图像识别到自然语言处理等领域的复杂问题解决方案。

我如何使用 MATLAB 神经网络？

MATLAB 的神经网络工具箱通常简化了在 MATLAB 程序中使用神经网络的过程。为了帮助您入门，这里有一个基本指南：

准备您的数据

• 加载数据： 使用 load、readtable 或 xlsread 等函数将您的数据集导入 MATLAB。
• 预处理数据： 根据需要对数据进行归一化或标准化。MATLAB 提供了 mapminmax 等函数用于归一化。
• 划分数据： 应用 cvpartition 等工具，将您的信息划分为验证集、测试集和训练集。

创建神经网络

• 定义网络架构： 使用 feedforwardnet、patternnet 或 layrecnet 等函数创建不同类型的网络。例如：

• 配置网络： 调整网络属性，例如层数、神经元、激活函数和训练算法。

训练网络

• 训练： 使用您提供的信息及其目的来构建计算机网络。例如：

• 监控训练： 使用训练记录 (tr) 跟踪训练进度，并使用 plotperform、plottrainstate 和 plotconfusion 等函数可视化性能。

评估网络

• 测试： 利用其 net 函数预测使用训练过的网络的新信息。例如：

• 评估性能： 使用准确性或均方误差 (MSE) 等度量来评估网络性能。在这里，confusion 和 mse 等函数会很有帮助。

微调和部署

• 调整参数： 如有需要，根据性能修改网络参数或架构并重新训练。
• 部署： 一旦对模型满意，您可以将其部署用于预测或集成到更大的系统中。

MATLAB 的神经网络工具箱提供了 extensive documentation 和示例来帮助完成这些步骤中的每一个。

MATLAB NC 的工具箱是什么？

MATLAB 神经网络工具箱（通常称为神经网络工具箱）是用于设计、训练和评估神经网络的函数和工具的集合。它提供了各种方法和技术，适用于前馈、凸和循环神经元等类型。

以下是该工具箱提供的概述：

网络设计

• 架构： 创建和配置各种神经网络架构，例如前馈网络、径向基函数网络和循环网络。
• 层和节点： 调整您网络中点的数量和种类以及层。

训练

• 算法： 从不同的训练算法中选择，例如反向传播、Levenberg-Marquardt 和共轭梯度。
• 选项： 配置训练参数，例如学习率、时期和验证选项。

Simulation

• 预测： 利用机器学习模型预测当前信息。
• 可视化： 可视化网络性能，包括训练进度、网络架构和错误。

求值

• 性能指标： 使用各种指标评估网络性能，例如均方误差、分类准确性和混淆矩阵。

集成

• MATLAB 集成： 与 MATLAB 的其他工具和函数无缝集成，允许进行高级数据分析、可视化和应用程序开发。

部署

• 代码生成： 使用 MATLAB 的代码生成功能生成 MATLAB 代码或在独立应用程序或 Web 服务器中部署网络。

该工具箱对于学术研究和实际应用都特别有用，它提供了一套强大的工具，用于开发和部署神经网络模型。

神经网络的工作机制是什么？

受大脑结构启发，神经网络技术是一种计算机表示，可以在做出选择时检测序列。以下是其工作方式的高度概述：

1. 结构
   
   • 神经元： 神经网络的基本单元，类似于生物神经元，是执行计算的节点或单元。
   • 信息层： 神经网络架构有多个层。
   • 数据输入组件： 为反馈开发信息。
   • 秘密信息层： 计算在临时层中进行。可能存在额外的隐藏层。
   • 输出层： 产生最终输出或预测。
2. 前向传播
   
   • 输入： 信息通过建议引入输入阶段层。
   • 权重和偏差： 每个单独的神经元都有一个相关的偏差，并且神经元内的每个交互都遇到相应的权重。提供的信息在被施加的权重除以后不久就被添加到计算出的偏差中。
   • 激活函数： 然后添加一个激活机制以实现结果，将不规则性集成到方程中。ReLU（整流线性单元）、sigmoid 以及 tanh 都是常用激活函数的示例。
   • 输出： 算法的估计通过最终结果层提供，这些层接收改变后的信息并将其传递到下一个数据层。
3. 训练
   
   • 损失函数： 计算目标信息与模型预测之间的差异。对于涉及回归的任务，均方差是可接受的损失目的；对于分类任务，它是交叉熵损失。
   • 反向传播： 神经网络的偏差和权重通过此过程进行修改。它涉及
   • 多次遍历整个数据集以最小化损失函数。
4. 求值
   
   • 验证： 为了确保经过训练的网络具有良好的泛化能力，请检查它在未经测试数据上的表现。召回率、精度和准确性等评估指标通常与 F1 分数一起使用。
5. 推理
   
   • 预测： 神经网络一旦学习，就能够帮助预测新数据。这些预测是通过前向传播技术生成的。

通过迭代这些步骤，神经网络学习有效地将输入映射到输出，捕获数据中复杂的模式和关系。

示例

输出

说明

加载 MNIST 数据集

• digitTrain4DArrayData 和 digitTest4DArrayData 是 MATLAB 提供的辅助函数，用于加载 MNIST 训练和测试数据集。问题中的数据集由 28 对 28 灰度照片中的数值组成。

加载 MNIST 数据集

• 重塑和归一化： 图像被重塑为一维向量 (28*28)。之后，它们被 255 分解以归一化到范围 [0, 1]。
• 独热编码： 标签使用 categorical() 转换为分类格式，这对于 MATLAB 中的分类任务是必需的。

定义神经网络架构

• imageInputLayer： 指定与输入数据大小匹配的输入层。
• fullyConnectedLayer： 添加一个包含 512 个神经元的全连接层。
• reluLayer： 应用 ReLU 激活函数。
• dropoutLayer： 引入 dropout 正则化，速率为 0.2。
• fullyConnectedLayer： 一个完全互联的层中有十个单元，每个数字类别对应一个。
• softmaxLayer： 使用 softmax 函数生成类别的概率分布。
• classificationLayer： 指定分类任务的输出层。

指定训练选项

• trainingOptions： 配置训练选项。采用 Adam 优化算法，小批量大小为 128，最大 epoch 数为 5。还指定了验证数据和验证检查频率。

训练网络

• trainNetwork： 利用指定的多个层和指令选择，开发神经网络

训练网络

• classify： 预测测试数据的标签。

在测试数据上计算并显示网络的准确性。

此示例展示了在基于 MATLAB 的数字分类中创建、完善和评估神经网络的基本过程。