MATLAB R2021b(07)

详细原文介绍：

• 神经网络入门详解
• nftool
• MathWoks

神经网络入门随记 以及 matlab中神经网络工具箱的使用

关于神经网络的非常基础概念 个人笔记 不具权威性 仅供参考
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1.思路简介

我们有一个数据，称之为样本。样本有四个属性，其中三个属性已知（特征），一个属性未知（目标）。我们需要做的就是通过三个已知属性（特征）预测未知属性（目标）。

具体办法就是使用神经元的公式进行计算。三个已知属性（特征）的值是a1，a2，a3，未知属性（目标）的值是z。z可以通过公式计算出来。

这里，已知的属性称之为特征，未知的属性称之为目标。

假设特征与目标之间确实是线性关系，并且我们已经得到表示这个关系的权值w1，w2，w3。那么，我们就可以通过神经元模型预测新样本的目标。

2.权重

连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。

一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。

在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。
用a表示输入，w表示权值，在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。

3.工具箱

（1）首先是导入数据
从MATLAB左上角处选择“主页”，再选择“导入数据”。打开文件，选择所需数据（可对导入数据组更改命名），再点击右上角“导入所选内容”。

注意：输出类型选择“数值矩阵”

我准备做的是一个面积运算，AB列分别是宽和高，C列为面积输出。

（2）选择工具箱
本文工具箱选用“nftool”，即神经网络拟合（neural net fitting），可在APP内选取 or 命令行输入。
接着导入数据，注意对观测值的行列选取（此处主要是行列矩阵的一个区分吧）。它默认是列，但如果是excel导入的，一般改成行，具体因样本而异。然后点击确定，准备训练。

注意：一般训练数据默认70%（据网上资料介绍7-8都差不多），太大会过拟合，太小欠拟合。

此处，层大小是指隐藏层神经元个数（Number of Hidden Neurons）
关于神经网络层数的问题，可见链接跳转知乎专栏文章。

另外附：
MATLAB神经网络工具箱nntool

（3）开始训练
点击训练，稍等片刻后，看“训练结果”栏，分析相关数据。
MSE：表示目标函数损失，全称检验神经网络算法的误差分析，value越低越好。
R：输出和目标之间的相关性。1表示密切关系，0表示随机关系。

补充：
损失函数（loss）：用来表示预测与已知答案的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。常用的损失函数有均方误差（MSE），自定义和交叉熵等。

（4）训练 验证 测试

训练：432 * 0.7 = 302.4 选取302个样本
验证和测试：432 * 0.15 = 64.8 选取65个样本
此时，训练验证和测试共计432个样本，完成一个神经网络训练。

• 训练数据集：用于模型拟合的数据样本。确定模型权值等。
• 验证数据集：用于调整模型的超参数，为拟合后的模型提供无偏评估。如果模型配置中已包括在验证集上的调整，则该评估偏差会更大。
• 测试数据集：为拟合后的最终模型提供无偏评估。测试已经训练好的模型的推广能力。当然，test set这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。

三者关系参考文章跳转

(5)生成代码

Ⅰ(导出模型出可生成函数代码)

生成后可查看各个性能参数。

可以保存脚本，然后从命令行运行它，以重现上次训练会话的结果。
也可以编辑脚本来自定义训练过程。

performance,误差函数，这里选用的是MSE。
ps:
如果迭代次数到达了1000，应该说明性能不是很好。在1000前停下来表示，已经运算达到了最佳值，所以自动停下。

Ⅱ 点击导出模型下拉框

这里我选择了第四个选项

命令行输入：

B_test05(x1)

输出（一共432个，太多了，截取片段）：

ans =

   1.0e 04 *

  列 1 至 9

    0.0009    0.0015    0.0068    0.0910    
    0.0558    0.0518    0.0280    0.6237    0.0600

对比自己导入的输入输出数据，结果一致

下面自己输入新数据验证：


可见数值结果接近但是仍然有误差，需要改进。

4.Excel自己生成随机数值：

选中区域，输入

=RANDBTWEEN(a,b)

按下ctrl enter即可生成随机数值。

其中，a为随机数值的最小取值，b为最大。输入行查找函数时，大小写不限。

pppppps(补充几个选中区域的常用快捷键)：
ctrl shift ↓ 选中一整列（列的尽头是1048576（狗头
ctrl shift → 选中右边一整行（行的尽头是XFD
↑ ← 同理

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