Matlab反向傳播學習方法

最佳化技術被廣泛應用於當今許多工程問題的解決中。尤其是在無法建立模型的情況下，可以透過藉助數學方程的迭代方法來獲得解決方案。隨著計算機架構的發展，線上性或非線性方程組中的這些應用現在已在各個領域並行執行。

人工神經網路是可以用最佳化技術解決的數學問題之一，它經常被用來尋找無法建模的資料/方程組的解決方案。這些結構能夠建立給定數學輸出/輸入訊號之間的關係，被積極地用於任何訊號的模擬或分類。然而，不幸的是，給定輸入/輸出資料的解決方案無法透過解析方法找到。因此，它需要使用迭代方法匯出的最佳化技術。

為了使人工神經網路能夠找到解決方案，需要一種能夠最小化定義的代價函式的規則推理。這種規則被稱為學習方法。反向傳播學習方法是透過使用一階導數規則來最小化誤差而獲得的。因此，提取和應用此規則對於訓練人工神經網路模型是必要且至關重要的。

將數學方程和迭代求解器編寫成軟體語言程式碼是想要構建自己軟體程式的學生面臨的最大問題之一，因為這需要使用包含迴圈/條件表示式的複雜方程組，並消除錯誤等干擾情況的影響。因此，用簡單的軟體語言表示式編寫數學獲得的方程對於開發人員或工程專業的學生非常重要。

基於所有這些原因，本課程涵蓋了反向傳播學習方法的數學基礎及其在軟體語言中的應用。首先，它從數學上解釋了什麼是人工神經網路。之後，它展示瞭如何使用高階數學計算來最小化代價函式。然後，它展示瞭如何在程式語言中為人工神經網路模型獲得反向傳播學習方法。

本課程解釋瞭如何在MATLAB程式語言中將這些推斷出的複雜方程編寫為函式。本課程詳細介紹瞭如何編寫複雜的庫，如何編寫無縫的學習方法以及如何使用這些方法獲得其他規則。

希望您喜歡這門課程。