主要内容
神经网络模式识别
利用两层前馈网络解决模式识别问题
描述
的神经网络模式识别应用程序让你创建，可视化，并训练两层前馈网络，以解决数据分类问题。
使用这个应用程序，你可以:
从文件导入数据，MATLAB®工作区，或者使用一个示例数据集。
将数据分解为训练、验证和测试集。
定义和训练神经网络。
利用交叉熵误差和误分类误差评价网络性能。
使用可视化图分析结果，如混淆矩阵和接收者工作特征曲线。
生成MATLAB脚本，以再现结果和定制培训过程。
生成适合部署的函数MATLAB编译器™和MATLAB编码器™工具，并导出到Simulink金宝app®使用金宝app仿真软件编码器．
打开神经网络模式识别App
MATLAB工具条:关于应用程序选项卡,在机器学习和深度学习，单击应用程序图标。
MATLAB命令提示符:输入
nprtool．
算法
的神经网络模式识别App提供了一个内置的训练算法，你可以用它来训练你的神经网络。
| 训练算法 | 描述 |
|---|---|
缩放共轭梯度反向传播 |
缩放共轭梯度反向传播根据缩放共轭梯度法更新权值和偏差值。 为了实现这个算法，神经网络模式识别应用程序使用 |
你也可以从以下列表中选择一个网站:
