relu函數(shù)在matlab怎么定義？relu函數(shù)在matlab定義，決定最簡(jiǎn)單的一類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只有一一個(gè)隱層、和輸入輸出層的網(wǎng)絡(luò)。也就是說(shuō)計(jì)算變量組樣本，我們網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)損失函數(shù)是可以寫(xiě)成：那就是我們要

relu函數(shù)在matlab怎么定義？

relu函數(shù)在matlab定義，決定最簡(jiǎn)單的一類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只有一一個(gè)隱層、和輸入輸出層的網(wǎng)絡(luò)。也就是說(shuō)計(jì)算變量組樣本，我們網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)損失函數(shù)是可以寫(xiě)成：那就是我們要優(yōu)化的權(quán)重：屬於然后輸入層到隱層的權(quán)重，華指隱層到輸出來(lái)層的權(quán)重。

這里我們?nèi)p失函數(shù)和ReLU充當(dāng)我們的激活函數(shù)。即上式中（用代表對(duì)向量每一個(gè)元素取maxv）

用matlab做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代時(shí)，每次迭代到400多就卡住了，迭代不了？

從現(xiàn)實(shí)結(jié)果看，在這三步迭代后，計(jì)算出Performance相對(duì)權(quán)重的梯度時(shí)，再次出現(xiàn)了常數(shù)，倒致很難修改權(quán)重了

給出一組數(shù)據(jù)，如何用MATLAB去預(yù)測(cè)將來(lái)的數(shù)據(jù)？

諸如你有100個(gè)數(shù)據(jù)，之后10個(gè)數(shù)據(jù)只能鍵入，沒(méi)有輸出的結(jié)果，設(shè)定好前80組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就開(kāi)始學(xué)習(xí)，有10組數(shù)據(jù)以及檢測(cè)樣本，要注意用處檢測(cè)檢測(cè)學(xué)的模型有無(wú)達(dá)到了預(yù)期好效果，要是檢測(cè)效果還也可以，就這個(gè)可以然后輸入到最后10組數(shù)據(jù)參與模擬仿真了

怎樣使用matlab做曲線(xiàn)擬合？

方法一、用數(shù)據(jù)曲線(xiàn)擬合工具箱CurveFittingTool

再打開(kāi)CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可再次進(jìn)入數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

簡(jiǎn)單在Matlab的命令行鍵入兩個(gè)向量，一個(gè)向量肯定是你要的x坐標(biāo)的各個(gè)數(shù)據(jù)，至于一個(gè)是你要的y坐標(biāo)的各個(gè)數(shù)據(jù)。輸入以后簡(jiǎn)單假設(shè)叫x向量與y向量，也可以在workspace里面看見(jiàn)了這兩個(gè)向量，要切實(shí)保障這兩個(gè)向量的元素?cái)?shù)一致，假如不一致的話(huà)是沒(méi)法在工具箱里面通過(guò)數(shù)據(jù)擬合的。

.例如在命令行里鍵入下列選項(xiàng)中數(shù)據(jù):

x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71,70,33]

y[0.0126050.0131150.0168660.0147410.0223530.0192780.0418030.0380260.0381280.088196]

數(shù)據(jù)的選取。先打開(kāi)曲線(xiàn)曲線(xiàn)擬合共工具界面，然后點(diǎn)擊最左邊的Xdata和Ydata，你選剛剛鍵入的數(shù)據(jù)，過(guò)了一會(huì)兒界面中會(huì)再次出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。

你選模型擬合方法，直接點(diǎn)擊Fit

左側(cè)results為數(shù)據(jù)擬合結(jié)果，下方表格為誤差等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

方法二、用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

1、然后打開(kāi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，在commandwindow內(nèi)輸入nftool，剛剛進(jìn)入Neuralfittingtool

2、導(dǎo)入數(shù)據(jù)，直接點(diǎn)擊next，導(dǎo)入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，再點(diǎn)擊next，你選訓(xùn)練什么集和測(cè)試集數(shù)量，點(diǎn)next，選追蹤層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

4、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，點(diǎn)next，選train。

5、草圖曲線(xiàn)擬合曲線(xiàn)，訓(xùn)練結(jié)束后電機(jī)plotfit

訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)在練習(xí)完后自動(dòng)出現(xiàn)彈出

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以用command寫(xiě)，請(qǐng)收索關(guān)鍵字matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)。

方法三、用polyfit函數(shù)寫(xiě)

polyfit函數(shù)是matlab中應(yīng)用于接受曲線(xiàn)擬合的一個(gè)函數(shù)。其數(shù)理基礎(chǔ)是最小二乘法曲線(xiàn)計(jì)算得到原理。曲線(xiàn)數(shù)據(jù)擬合：已知離散化方法點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集，即己知在點(diǎn)集上的函數(shù)值，構(gòu)造一個(gè)解析函數(shù)（其圖形為一曲線(xiàn)）使在原離散時(shí)間信號(hào)點(diǎn)上盡可能接近變量的值。

動(dòng)態(tài)創(chuàng)建方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，

其中n來(lái)表示多項(xiàng)式的極高階數(shù)，xdata，ydata為即將擬合的數(shù)據(jù)，它是用數(shù)組的輸入輸入。輸出參數(shù)a為擬合多項(xiàng)式y(tǒng)a1x^,共n1個(gè)系數(shù)。

%樣例程序Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)

方法四、一一寫(xiě)算法做擬合

請(qǐng)可以參考數(shù)值分析教科書(shū)，擬合、插值方法較多，算法根本不緊張，靈話(huà)套用循環(huán)表就行