熵值法与MATLAB神经网络代码：简单神经网络的MATLAB实现

简介：
本书介绍了如何使用熵值法和MATLAB软件来构建简单的神经网络模型，并提供了详细的代码示例。适合初学者学习。 这段文字描述了一个2017年机器学习课程的作业任务，使用了保守值法在Matlab环境中构建神经网络模型。该示例基于一个存档文件（如“immagini.mat”），但也可以适用于其他类型的标记数据集，只需进行一些小修改即可。 代码允许通过批处理或在线方法尝试不同的样本大小，并且当验证误差小于训练误差时继续执行训练过程。此代码支持经典的反向传播和梯度下降算法以及其他优化技术（如RPROP）。此外，它包括了多种错误函数选项：平方和、交叉熵等。然而，该框架足够灵活，可以轻松地用不同的权重更新方法或损失函数替换现有功能。 除了Matlab脚本外，还有一个PDF文档详细介绍了神经网络的原理及其在项目中的具体实现细节（仅提供意大利语版本）。使用者需要先解压“immagini.mat”7zip存档文件，并运行主程序。