bp神经网络激活函数

求解答，matlab中bp神经网络怎么引入relu函数作为激活函数？

% 2层的反传神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);

% NO1激活函数为ReLU
net.layers{1}.transferFcn = 'poslin';

% NO2线性传递函数
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
net = train(net, inputs, targets);

你把代码发过来我看看

【以下回答由 GPT 生成】

使用ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数，可以增加神经网络的非线性能力。在MATLAB中，你可以通过以下步骤来使用ReLU激活函数：

1. 导入相关的神经网络工具箱 import nnet.*

2. 创建BP神经网络对象，并指定激活函数为ReLU net = feedforwardnet([num_neurons]); net.layers{1}.transferFcn = 'poslin';

   在上述代码中，num_neurons是指定网络中每个隐藏层的神经元数量。

3. 训练神经网络 net = train(net, inputs, targets);

   在这里，inputs是输入数据的矩阵，每一行代表一个输入样本，targets是目标输出的矩阵，每一行代表一个目标输出。

4. 使用训练好的神经网络进行预测 outputs = net(inputs);

   outputs将包含通过神经网络的输入数据计算得到的预测结果。

请注意，ReLU激活函数通过对输入值进行阈值截断的方式来激活神经元，输入值大于0时输出等于输入值，小于等于0时输出为0。

希望这个解决方案能帮到你。如果你有其他问题，欢迎继续提问。

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