matlab2015深度神經網路工具箱

Ⅰ 在哪能下的matlab的神經網路工具箱

MATLAB的神經自網路工具箱是內置的，如果完全安裝了MATLAB，那麼你可以在MATLAB的幫助頁面上（幫助頁面可以在Comand Window下輸入'help help '(不名括單引號)，然後看Contents里有 Neural Network Toolbox。

神經網路工具箱有個教學GUI，可以在Comand Window下輸nnd'(不名括單引號，小寫)(因為這個教學GUI是和一本書結合的，這本書叫Neural Network Design，作者Martin T.Hagan,Howard B.Demuth，強烈推薦學習這本經典教材，會讓你入門並稍有進階)

Ⅱ matlab神經網路工具箱的使用,謝謝,

你在MATLAB的help裡面，點擊Toolbox，裡面有關於神經網路（neural network）,裡面有關於神經網路工具箱的詳盡說明

Ⅲ 如何用MATLAB的神經網路工具箱實現三層BP網路

這是一個來自<神經網路之家>nnetinfo的例子,在matlab2012b運行後的確可以,因為網路知道的文本寬度不夠,注釋擠到第二行了,有些亂,樓主注意區分哪些是代碼哪些是注釋,
x1 =
[-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8]; %x1：x1 = -3:0.3:2;
x2 =
[-2,-1.8,-1.6,-1.4,-1.2,-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,-2.2204,0.2,0.4,0.6,0.8,1,1.2];%x2：x2 = -2:0.2:1.2;
y = [0.6589,0.2206,-0.1635,-0.4712,-0.6858,-0.7975,-0.8040,...

-0.7113,-0.5326,-0.2875
,0,0.3035,0.5966,0.8553,1.0600,1.1975,1.2618]; %y：
y = sin(x1)+0.2*x2.*x2;
inputData = [x1;x2]; %將x1,x2作為輸入數據

outputData = y; %將y作為輸出數據

%使用用輸入輸出數據（inputData、outputData）建立網路，

%隱節點個數設為3.其中隱層、輸出層的傳遞函數分別為tansig和purelin，使用trainlm方法訓練。
net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

%設置一些常用參數
net.trainparam.goal = 0.0001;
%訓練目標：均方誤差低於0.0001
net.trainparam.show = 400; %每訓練400次展示一次結果
net.trainparam.epochs = 15000;
%最大訓練次數：15000.
[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%調用matlab神經網路工具箱自帶的train函數訓練網路
simout = sim(net,inputData);
%調用matlab神經網路工具箱自帶的sim函數得到網路的預測值
figure; %新建畫圖窗口窗口
t=1:length(simout);
plot(t,y,t,simout,'r')%畫圖，對比原來的y和網路預測的y

Ⅳ 哪個版本的matlab有神經網路工具箱

一般都有的，輸入nntool可以使用matlab神經網路GUI界面的工具箱，也可以自己在M文件編程，現在一般matlab裡面都有神經網路的相關函數，直接調用的，很方便

Ⅳ matlab怎麼打開神經網路工具箱

Ⅵ 如何利用matlab神經網路工具箱做神經網路分析

• 神經網路技術在模式識別與分類、識別濾波、自動控制、預測等方面已展示了其非凡的優越性。神經網路的結構由一個輸入層、若干個中間隱含層和一個輸出層組成。神經網路分析法通過不斷學習，能夠從未知模式的大量的復雜數據中發現其規律。神經網路方法克服了傳統分析過程的復雜性及選擇適當模型函數形式的困難，它是一種自然的非線性建模過程，毋需分清存在何種非線性關系，給建模與分析帶來極大的方便。
  

Ⅶ 請高手 matlab bp神經網路工具箱

我是開發的
請高手

Ⅷ matlab中bp神經網路的工具箱怎麼用，不要matlab程序，就工具箱怎麼實現問題的解決

matlab中神經網路的工具箱：輸入nntool，就會彈出一個對話框，然後你就可以根據彈出框的指示來操作。

Ⅸ matlab神經網路工具箱具體怎麼用

為了看懂師兄的文章中使用的方法，研究了一下神經網路
昨天花了一天的時間查怎麼寫程序，但是費了半天勁，不能運行，網路知道里倒是有一個，可以運行的，先貼著做標本

% 生成訓練樣本集
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; %輸入矢量的取值范圍矩陣
pr(1:9,2)=1;
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神經網路， 12個隱層神經元，4個輸出神經元
%tranferFcn屬性 'logsig' 隱層採用Sigmoid傳輸函數
%tranferFcn屬性 'logsig' 輸出層採用Sigmoid傳輸函數
%trainFcn屬性 'traingdx' 自適應調整學習速率附加動量因子梯度下降反向傳播演算法訓練函數
%learn屬性 'learngdm' 附加動量因子的梯度下降學習函數
net.trainParam.epochs=1000;%允許最大訓練步數2000步
net.trainParam.goal=0.001; %訓練目標最小誤差0.001
net.trainParam.show=10; %每間隔100步顯示一次訓練結果
net.trainParam.lr=0.05; %學習速率0.05
bpnet=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);

運行的結果是出現這樣的界面

點擊performance，training state，以及regression分別出現下面的界面

再搜索，發現可以通過神經網路工具箱來創建神經網路，比較友好的GUI界面，在輸入命令裡面輸入nntool，就可以開始了。

點擊import之後就出現下面的具體的設置神經網路參數的對話界面，
這是輸入輸出數據的對話窗

首先是訓練數據的輸入

然後點擊new，創建一個新的神經網路network1，並設置其輸入輸出數據，包括名稱，神經網路的類型以及隱含層的層數和節點數，還有隱含層及輸出層的訓練函數等

點擊view，可以看到這是神經網路的可視化直觀表達

創建好了一個network之後，點擊open，可以看到一個神經網路訓練，優化等的對話框，選擇了輸入輸出數據後，點擊train，神經網路開始訓練，如右下方的圖，可以顯示動態結果

下面三個圖形則是點擊performance，training state以及regression而出現的

下面就是simulate，輸入的數據是用來檢驗這個網路的數據，output改一個名字，這樣就把輸出數據和誤差都存放起來了

在主界面上點擊export就能將得到的out結果輸入到matlab中並查看

下圖就是輸出的兩個outputs結果

還在繼續挖掘，to be continue……

Ⅹ matlab 神經網路工具箱

可能是卡住了。可能你本身工具箱有問題。