Matlab反向传播学习方法

优化技术被广泛应用于当今许多工程问题的解决中。尤其是在无法建立模型的情况下，可以通过借助数学方程的迭代方法来获得解决方案。随着计算机架构的发展，在线性或非线性方程组中的这些应用现在已在各个领域并行执行。

人工神经网络是可以用优化技术解决的数学问题之一，它经常被用来寻找无法建模的数据/方程组的解决方案。这些结构能够建立给定数学输出/输入信号之间的关系，被积极地用于任何信号的模拟或分类。然而，不幸的是，给定输入/输出数据的解决方案无法通过解析方法找到。因此，它需要使用迭代方法导出的优化技术。

为了使人工神经网络能够找到解决方案，需要一种能够最小化定义的代价函数的规则推理。这种规则被称为学习方法。反向传播学习方法是通过使用一阶导数规则来最小化误差而获得的。因此，提取和应用此规则对于训练人工神经网络模型是必要且至关重要的。

将数学方程和迭代求解器编写成软件语言代码是想要构建自己软件程序的学生面临的最大问题之一，因为这需要使用包含循环/条件表达式的复杂方程组，并消除错误等干扰情况的影响。因此，用简单的软件语言表达式编写数学获得的方程对于开发人员或工程专业的学生非常重要。

基于所有这些原因，本课程涵盖了反向传播学习方法的数学基础及其在软件语言中的应用。首先，它从数学上解释了什么是人工神经网络。之后，它展示了如何使用高级数学计算来最小化代价函数。然后，它展示了如何在编程语言中为人工神经网络模型获得反向传播学习方法。

本课程解释了如何在MATLAB编程语言中将这些推断出的复杂方程编写为函数。本课程详细介绍了如何编写复杂的库，如何编写无缝的学习方法以及如何使用这些方法获得其他规则。

希望您喜欢这门课程。