估计使用神经网络参数的复杂函数,你可以按照这些一般的步骤:
- 数据准备:准备你的数据集分割成训练,验证集和测试集。您可以使用训练你的神经网络的训练集,验证集的神经网络优化hyperparameters,和测试集对神经网络的性能进行评估。
- 选择一个神经网络架构:选择合适的神经网络结构,可以学习你有发达的复杂函数。您可以使用各种类型的神经网络前馈神经网络等卷积神经网络或复发性神经网络。你也可以选择隐藏层的数量,每一层神经元的数目。
- 定义一个损失函数:定义一个损失函数,措施的区别你的神经网络的预测输出和实际输出训练集。一些常用的损失函数包括均方误差、平均绝对误差和二叉叉。
- 训练你的神经网络,训练你的神经网络通过优化神经网络的权重和偏见使用反向传播算法。您可以使用各种优化算法如随机梯度下降法,亚当,或RMSprop。
- 神经网络评估:评估神经网络的性能,验证集和测试集,你可以使用各种指标均方误差、平均绝对误差,或平方来评估神经网络的性能。
- 神经网络优化神经网络hyperparameters:如果你不执行,您可以调整的hyperparameters神经网络学习速率、时代的数量,批量大小,正则化参数。
- 用神经网络估计参数:一旦你的神经网络训练和优化,您可以使用它来估计参数的复杂函数为新数据点。
您可以使用MATLAB的深度学习实现你的神经网络工具箱。工具箱提供了各种函数用于创建、培训和评估神经网络。您还可以使用MATLAB的hyperparameter调优工具来自动化hyperparameter调优过程。
