matlab建立两个隐含层的代码-DeepNeuralSimulator:轻量级C++库，用于训练和测试深度神经网络和峰值神经元...

matlab建立两个隐含层的代码深度神经模拟器 该存储库提供了用于深度学习的轻量级抽象。 神经网络类允许用户训练和测试深度前馈神经网络，以进行分类或回归。 通过使用L2正则化的梯度下降进行训练，并通过反向传播计算梯度。 支持的激活功能包括ReLU，Logistic，Tanh和Softmax。 本教程详细介绍了此实现中使用的方法。 神经库类仅用于回归。 尖峰神经元池是非线性函数逼近的绝佳工具。 对它们进行训练，以使多维调整曲线的加权和紧密地重合所需的功能。 训练的阶段是（1）生成具有随机参数的不同神经元；（2）通过在函数的输入域上运行每个神经元来计算调整曲线；以及（3）解决最小二乘回归问题以计算最佳调整曲线权重。 神经激活是通过模拟产生的。 提供的MATLAB脚本可用于可视化不同神经元类型的调整曲线之间的差异。 支持以下神经元类型。 常规加标神经元 本质上爆发神经元 颤抖神经元 快速刺神经元 丘脑皮质神经元 共振神经元 低阈值尖峰神经元 提供了一个数据实用程序库，可用于生成，导入和导出用于模型训练和评估的数据集。 实现了几个简单的回归和分类数据集。 请注意，回归数据集具有二维输入和一维输