神经网络设计工作流

matlab

1. 手机数据
2. 创建网络 - 创建神经网络对象
3. 配置网络 - 配置神经网络的输入与输出
4. 初始化权重与偏置
5. 训练网络 - 理解神经网络训练
6. 验证网络
7. 使用网络

第一步数据收集通常发生在神经网络工具箱的外部，但是我们将在多层反向传播神经网络训练一文中探讨如何产生它们。
神经网络工具箱将会保存一切创建网络的信息。本文会讨论一个神经网络的必要基础组建并且展示创建它们的步骤。
创建网络后，接下来会被配置与训练。配置包括对你要解决问题的支持，定义样本数据。当完成配置之后，要调整网络参数（权值与偏置值），这样是在做网络性能的优化。这个优化过程称为训练网络。配置与训练需要网络提供样本数据。这篇文章将展示提供给网络的数据格式。这篇将展示网络配置与两种模式的训练：增量训练与分批训练。