MATLAB深度神经网络建模与训练系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的深度学习基础模块实现，包括受限玻尔兹曼机、自动编码器等模型构建，支持正向反向传播训练及数据预处理功能，可用于多层网络的高效开发与实验。

详 情 说 明

基于深度学习的神经网络模型构建与训练系统

项目介绍

本项目是一个深度学习基础算法与模型训练的实现系统。核心功能包括受限玻尔兹曼机（RBM）、自动编码器（Autoencoder）等经典深度网络结构的构建，并提供完整的神经网络正向传播与反向传播训练流程。系统集成了数据预处理、权重初始化、激活函数配置、损失函数计算等多个功能模块，可有效应用于分类、回归等机器学习任务。

功能特性

• 基础网络结构：实现受限玻尔兹曼机（RBM）和自动编码器等基础深度网络模型。
• 核心训练算法：提供完整的神经网络正向传播与基于反向传播算法（Backpropagation）的训练接口。
• 模块化设计：支持多层神经网络的构建，涵盖数据预处理、权重初始化、多种激活函数与损失函数配置。
• 任务适配：适用于监督学习（分类、回归）与非监督学习场景。
• 结果输出：输出训练完成的模型结构与权重参数，并提供测试集上的准确率与损失值评估报告。
• 训练可视化：生成训练过程中的误差变化曲线图，便于观察模型收敛情况。

使用方法

1. 数据准备：将您的数值型数据集（如CSV文件或MAT数组格式）置于指定路径。对于监督学习任务，请确保标签数据已妥善准备。
2. 参数配置：在运行主程序前，根据您的任务需求配置网络结构（如层数、节点数）、训练参数（如学习率、迭代次数）、激活函数及损失函数类型。
3. 模型训练：运行主程序以开始模型的构建与训练过程。系统将自动完成数据加载、预处理、模型初始化、迭代训练等步骤。
4. 结果获取：训练完成后，系统会保存最终的模型参数，并输出在测试集上的性能评估报告。同时，训练误差曲线图将被生成并保存。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 硬件建议：至少 4GB 内存，处理大规模数据或复杂模型时建议 8GB 或以上

文件说明

主程序文件作为整个系统的总控与调度核心，负责组织并执行从数据读取到模型评估的完整工作流。其主要能力包括：调用数据预处理模块进行数据标准化与划分；根据用户配置初始化网络模型的结构与权重参数；驱动模型进行前向传播计算与反向传播学习迭代；监控训练过程并记录误差；在训练结束后对模型性能进行评估并生成可视化结果图表。