Matlab を使用して BP ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実現する
BP ニューラル ネットワークは、さまざまな分類や予測の問題に使用できる、一般的に使用される人工ニューラル ネットワークです。この記事では、Matlab を使用して、ネットワークの構築、トレーニング、テストを含む BP ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実装する方法を紹介します。
1.ネットワーク構築
まず、ニューラル ネットワークの構造を定義する必要があります。以下は、3 つの入力ノード、4 つの隠れノード、2 つの出力ノードを持つ BP ニューラル ネットワークです。
net = feedforwardnet([4 2]);
ここで、 feedforwardnet は、フィードフォワード ニューラル ネットワークを作成する Matlab の関数です。角括弧内の数字は各層のノード数を表します。最初の数字 4 は隠れ層にノードが 4 つあることを意味し、2 番目の数字 2 は出力層にノードが 2 つあることを意味します。さらに非表示レイヤーを追加する必要がある場合は、角括弧内の数字を追加するだけです。
2. トレーニング
次に、トレーニング データを使用してニューラル ネットワークをトレーニングする必要があります。まず、トレーニング データとターゲット データを Matlab の行列に保存し、それを train 関数に渡す必要があります。
inputs =