主要内容
神经网络模式识别
用两层前馈网络解决模式识别问题
描述
这个神经网络模式识别该应用程序允许您创建、可视化和培训两层前馈网络，以解决数据分类问题。
使用此应用程序，您可以：
从文件中导入数据，使用MATLAB®工作区，或使用其中一个示例数据集。
将数据拆分为培训、验证和测试集。
定义并训练神经网络。
使用交叉熵误差和误分类误差评估网络性能。
使用可视化图（如混淆矩阵和接收器工作特性曲线）分析结果。
生成MATLAB脚本以再现结果并自定义培训过程。
生成适合使用部署的函数MATLAB编译器™和MATLAB编码器™工具，并导出到Simulink金宝app®用于金宝appSimulink编码器.
打开神经网络模式识别应用程序
MATLAB工具条：在应用程序选项卡，在下面机器学习与深度学习，单击应用程序图标。
MATLAB命令提示：输入
NPR工具.
算法
这个神经网络模式识别该应用程序提供了一个内置的训练算法，你们可以用它来训练你们的神经网络。
| 训练算法 | 描述 |
|---|---|
比例共轭梯度反向传播 |
缩放共轭梯度反向传播根据缩放共轭梯度方法更新权重和偏差值。 为了实现该算法神经网络模式识别应用程序使用 |
您还可以从以下列表中选择网站：
