前馈深度学习 (DL) 神经网络附matlab代码.zip

该代码体现了一个深刻而复杂的神经网络，它以前馈方式运行，使其能够根据输入数据进行高精度的预测。该网络由四个隐藏层组成，每个隐藏层包含三个神经元，这些神经元协同工作以产生所需的输出。Adam 优化器用于促进训练过程并提高网络性能。此外，隐藏层利用“leaky-relu”激活函数，该函数以其提高训练速度和降低过度拟合的可能性而闻名。另一方面，输出层使用“Softmax”激活函数，该函数通常用于多类分类任务，以生成每个可能类别的概率。 下面是 Adam、leaky ReLU 和 Softmax 的更详细解释： 1. 亚当： Adam代表自适应矩估计，是深度学习中常用的优化算法。它结合了其他两种优化算法（动量和 RMSprop）的优点。Adam 为每个参数维护一个自适应学习率，这使得它可以根据梯度的大小调整学习率。这种适应性使 Adam 非常适合解决各种问题，并且与传统的梯度下降算法相比，有助于它更快地收敛。Adam 还包括偏差校正项，以解决梯度第一和第二时刻的初始化偏差。 2. 泄漏 ReLU： Leaky ReLU（整流线性单元）是神经网络中使用的激活函数。它是传统ReLU函数的改进版本。关键区别在于，Leaky ReLU 在输入小于零时允许较小的负值，而不是像 ReLU 那样将它们设置为零。负输入的这种小负斜率有助于解决“垂死的 ReLU”问题，即神经元在训练期间可能变得无响应。通过允许较小的负斜率，Leaky ReLU 有助于防止此问题，并在反向传播期间实现更好的梯度流。 3.Softmax： Softmax 是一种常用于多类分类问题的神经网络输出层的激活函数。它将前一层的输出转换为多个类的概率分布。Softmax 确保所有类的概率之和等于 1，使其适合输出需要表示类概率的任务。Softmax 函数采用每个输出值的指数，并将其除以所有类别的指数总和。此标准化过程确保输出值代表可以解释为每个类别的可能性的概率。 Adam 优化、leaky ReLU 激活和 Softmax 激活等技术广泛应用于深度学习中，以提高训练效率、解决梯度消失或无响应等常见问题，并为分类任务生成有意义的概率分布。