Matlab을 사용하여 BP 신경망 알고리즘 실현
BP 신경망은 다양한 분류 및 예측 문제에 사용할 수 있는 일반적으로 사용되는 인공 신경망입니다. 이 기사에서는 네트워크 구성, 교육 및 테스트를 포함하여 Matlab을 사용하여 BP 신경망 알고리즘을 구현하는 방법을 소개합니다.
1. 네트워크 구축
첫째, 신경망의 구조를 정의해야 합니다. 아래는 3개의 입력 노드, 4개의 숨겨진 노드 및 2개의 출력 노드가 있는 BP 신경망입니다.
net = feedforwardnet([4 2]);
여기서 feedforwardnet은 피드포워드 신경망을 생성하는 Matlab의 함수입니다. 대괄호 안의 숫자는 각 레이어의 노드 수를 나타내며 첫 번째 숫자 4는 숨겨진 레이어에 4개의 노드가 있음을 의미하고 두 번째 숫자 2는 출력 레이어에 2개의 노드가 있음을 의미합니다. 숨겨진 레이어를 더 추가해야 하는 경우 대괄호 안에 숫자를 더 추가하면 됩니다.
2. 교육
다음으로 훈련 데이터를 사용하여 신경망을 훈련해야 합니다. 먼저 훈련 데이터와 대상 데이터를 Matlab의 행렬에 저장하고 훈련 함수에 전달해야 합니다.
inputs =