本书提供了涵盖多种应用领域的30个MATLAB编程实例的完整源代码，旨在通过实际操作帮助读者深入理解并熟练掌握MATLAB编程技巧。
在MATLAB中使用神经网络是一种强大的工具，常用于复杂数据的建模、预测以及分类任务。一个包含30个案例程序源码压缩包旨在帮助用户深入理解和应用这些技术。
1. **基础概念**：该系列可能包括创建简单的前馈神经网络（feedforward networks），如线性回归和多层感知器(MLP)实例，解释如何定义网络结构、训练算法及权值调整方法。
2. **优化与训练**：通过使用MATLAB中的`trainNetwork`函数进行案例演示，该功能用于调整学习率、动量以及批处理大小等参数。用户可能还会接触到梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法或 resilient backpropagation 等多种优化策略。
3. **激活函数**：这些实例展示了如何使用sigmoid、tanh、ReLU和leaky ReLU等多种激活函数，每种在不同情况下有其独特的优势。例如，sigmoid常用于二元分类问题中，而ReLU则广泛应用于深度学习模型之中。
4. **损失与性能评估**：案例可能展示选择合适的损失函数（如均方误差或交叉熵）和评价指标（包括准确率、精度、召回率及F1分数等），以确保最佳的模型表现。
5. **卷积神经网络(CNN)**：这些实例也可能涉及图像处理技术，特别是使用CNN进行特征提取与分类。这会涉及到`conv2d`函数及其相关的池化、归一化和dropout方法。
6. **循环神经网络(RNN)**：RNN适用于序列数据的分析，如时间序列预测或自然语言处理任务。其中LSTM（长短时记忆网络）以及GRU（门控循环单元）是这些案例的核心技术。
7. **自编码器(Autoencoder)**：一些实例可能利用自编码器进行无监督学习及数据降维操作，从而更好地理解输入数据的内在结构。
8. **深度架构探索**：MATLAB Deep Learning Toolbox提供了多种预定义网络架构（如AlexNet、VGG和ResNet等），案例中可能会介绍这些模型的应用方法。
9. **数据预处理**：实际应用中有效处理数据是非常关键的一环，这可能包括标准化、归一化及缺失值填充等多种技术。
10. **验证与调参**：通过交叉验证、网格搜索或随机搜索等手段寻找最佳参数设置是这些案例中的重要环节。
综上所述，这套30个实例涵盖了MATLAB神经网络的各个层面，并从理论到实践帮助用户提升编程和建模技能。
5星
