小引-BP神經網絡
BP神經網絡模型能夠幫助我們實作對資料的預測、分類以及回歸的需求。
在個人參加一些數學模組化比賽的經曆中，但凡用到神經網絡模型的論文，都獲得了較為不錯的成績。我認為如果對數學模組化有興趣的同學可以思考自己的論文能否套用這個模型，但我建議，隻作為輔助模型使用，畢竟這是一個黑盒子，而且僅使用簡單的BP神經網絡預測效果可能也沒有那麼好，需要結合一些對資料的過濾技巧、使用改進的神經網絡模型。
我這次給大家分享一下搭建網絡模型每一步的細節：生成的代碼，修改代碼、利用程式進行預測。(由于自己的水準有限，本文隻限于大家入門使用。)
具體步驟
1 - 選擇Neural Net Fitting
2-從Inputs和Targets導入模型資料
注：MATLAB中網絡模型輸入資料一般為矩陣，其中要特别注意樣本和變量的行和列。
3-确定驗證集和測試集
4-确定隐藏層層數
注：輸出層和輸入層在資料導入自動确定。
5-選擇算法和開始訓練
6-檢視網絡性能
本期結語
可以看到上述APP使用的過程中，無法對新的輸入資料進行預測，是以下一期我将講講如何導出上面步驟建立的模型的程式，并且修改對應程式用于我們新資料的預測。
包子學習鋪
讓學習成為一種樂趣
長按掃碼關注我們