前几天简单操作了第一章的音频数据分类的神经网络代码，然后发现MATLAB有自带的神经网络的GUI
7.28
分析神经网络GUI参数，根据之前的数据设定参数构建神经网络
之前运用的数据库是做音频分类，在这里就选择预测神经网络GUI
这里我用的是解决数据拟合问题的神经网络，用了和代码不同的算法来估计性能。
NEXT，选择数据库，因为Input数据库的数据是2000x2矩阵，output为1x2000矩阵，需要对Input矩阵作转置，这里直接选用代码运行留下的_train矩阵
next,因此只有1900组数据可以使用，拿1500组数据做训练，这估计也是GUI界面的BUG，不能随意设置比例，只能5%浮动，第一个是训练数据的比例，我设置成75%，1425组，第二个是神经网络泛化能力测试的数据，在泛化能力停止改进时，就停止神经网络的训练，第三个是测试数据组，用来检测神经网络的性能
NEXT，设置神经网络隐藏神经元个数，默认是10个，好像只能设置一层的隐藏神经元。
NEXT，左上角选择训练算法，有三种，第一种占用内存大，第二种运行时间长，第三种占用内存小，数据泛化后停止训练。左上角MSE（Mean Square Error）平均平方误差，越小，说明预测值和设定值越接近，P（回归值）表示预测值和设定值的关系度，越大，关系越密切
train
