Una red neuronal es un modelo computacional que imita el sistema nervioso humano con el propósito de procesar información. Consiste en una gran cantidad de nodos (o neuronas) y aristas que los conectan, cada nodo representa una variable y las aristas representan la relación entre variables. En una red neuronal, la información pasa a través de conexiones entre nodos y se procesa y transforma entre los distintos nodos.
Matlab es un software informático científico de uso común, que proporciona una rica caja de herramientas y una biblioteca de funciones, que puede realizar fácilmente el modelo de red neuronal. Presentemos cómo implementar una red neuronal con Matlab.
1. Preprocesamiento de datos
Antes de construir una red neuronal, se requiere un preprocesamiento de datos. Por lo general, necesitamos estandarizar o normalizar los datos sin procesar para que la red neuronal pueda aprender y predecir mejor.
2. Cree un modelo de red neuronal
En Matlab, puede utilizar la caja de herramientas Neural Network Toolbox para crear un modelo de red neuronal. Primero, es necesario seleccionar una estructura de red y un algoritmo apropiados. Las estructuras de red comunes incluyen la red neuronal feedforward, la red neuronal recurrente, etc. Los algoritmos de uso común incluyen el algoritmo de retropropagación, el algoritmo de aprendizaje adaptativo, etc.
Después de seleccionar la estructura de red y el algoritmo, el modelo de red neuronal se puede construir mediante los siguientes pasos:
(1) Definir la estructura de la red neuronal
Se puede crear una nueva red neuronal feed-forward usando la función "newff" en Matlab. Esta función necesita especificar el número de nodos en la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida, así como la función de activación de cada capa. Por ejemplo:
net = newff(input, output, [10 5], {
'tansig', 'logsig'}, 'trainlm');
Entre ellos, entrada y salida son el número de nodos en la capa de entrada y la capa de salida respectivamente, [10 5] significa que la capa oculta tiene dos capas, con 10 y 5 nodos respectivamente, {'tansig', 'logsig'} significa la capa oculta Las funciones de activación de las capas y de salida son la función tangente hiperbólica y la función logarítmica respectivamente, y 'trainlm' indica que se utiliza el algoritmo de Levenberg-Marquardt para el entrenamiento.
(2) Establecer parámetros de red neuronal
Puede usar la función "establecer" en Matlab para establecer los parámetros de la red neuronal, como la tasa de aprendizaje, la cantidad de rondas de entrenamiento, etc. Por ejemplo:
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
net.trainParam.epochs = 1000; % 训练轮数
(3) Red neuronal de entrenamiento
Las redes neuronales se pueden entrenar usando la función "entrenar" en Matlab. Esta función necesita especificar los datos de entrenamiento, los datos objetivo y los datos de verificación, así como el algoritmo de entrenamiento, etc. Por ejemplo:
[net, tr] = train(net, input, target, [], [], val);
Entre ellos, input y target son datos de entrenamiento y datos de destino respectivamente, y val son datos de verificación.
(4) Probar la red neuronal
La red neuronal entrenada se puede probar usando la función "sim" en Matlab. Por ejemplo:
output = sim(net, test);
Entre ellos, la prueba son los datos de prueba.
3. Optimización del modelo de red neuronal
Después de construir un modelo de red neuronal, es necesario optimizarlo. Los métodos de optimización comunes incluyen el ajuste de la estructura de la red, el ajuste de los parámetros del algoritmo y el aumento de los datos de entrenamiento.
4. Aplicar el modelo de red neuronal
Después de optimizar el modelo de red neuronal, se puede aplicar a problemas prácticos. Por ejemplo, los modelos de redes neuronales se pueden utilizar para la predicción, clasificación, identificación, etc. de datos.
En resumen, Matlab proporciona una gran cantidad de herramientas y bibliotecas de funciones, que pueden realizar fácilmente el modelo de red neuronal. Se pueden resolver varios problemas preprocesando los datos, construyendo el modelo de red neuronal, optimizando el modelo y aplicando el modelo.
5. Descarga completa del código fuente de la simulación
Simulación de Matlab basada en el sistema de reconocimiento de caracteres chinos de la red neuronal bp + interfaz GUI (código completo + documentación + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87620173
Simulación Matlab del sistema de reconocimiento de señales de tráfico + interfaz GUI basada en red neuronal bp (código completo + documentación + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87620171
Simulación en Python de pronóstico de series temporales, predicción de tendencia de existencias basada en una red neuronal cíclica (código fuente completo + documentación + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87618389
Simulación Matlab del algoritmo de eliminación de ruido de imágenes DnCNN basado en el algoritmo tradicional de eliminación de ruido de imágenes (filtro medio, filtro mediano, filtro medio no local NLM, filtro de coincidencia de bloques tridimensional BM3D) y red neuronal convolucional profunda (código fuente completo + documentación + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87618365
Simulación Python aplicada en ajuste de datos basado en red neuronal (código fuente completo + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87618347
Basado en la caja de herramientas de la red neuronal para realizar la simulación matlab de caracteres chinos escritos a mano excelente "," bueno "," medio "," pobre reconocimiento (código fuente completo + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653 /87618333
43 simulaciones matlab basadas en red neuronal (código fuente completo + documentación + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615122
Simulación de Matlab basada en redes neuronales profundas para realizar la estrategia de descarga, computación perimetral, descarga de tareas, optimización del consumo de energía y optimización de costos (código fuente completo + documentación + informe + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653 /87615121
Simulación Matlab de reconocimiento de dígitos escritos a mano basado en red neuronal convolucional (código fuente completo): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615119
Simulación Matlab del reconocimiento de voz de oraciones cortas en chino basado en una red neuronal convolucional (código fuente completo + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615114
Aprendizaje estadístico, aprendizaje automático, red neuronal, aprendizaje profundo basado en matlab (código fuente completo + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615111
Simulación Matlab basada en red neuronal BP (código fuente completo + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615108
Simulación de Python basada en la arquitectura de red neuronal clásica en aprendizaje profundo (código fuente completo + datos): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615107
Tutorial completo desde la entrada hasta el dominio de Pytorch: redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, chatbots, proyectos prácticos: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87615106
Investigación sobre la clasificación de iris basada en una red neuronal autoorganizada: Matlab Simulation of Iris Dataset Scatter Plot Matrix (Código fuente completo + Datos + Documentación): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87603697