大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于MATLAB神经网络的问题，于是小编就整理了3个相关介绍MATLAB神经网络的解答，让我们一起看看吧。
matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络？
使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：；
%% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm')
; %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')
;%新版用法net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.showWindow = false; %阻止训练窗口的弹出net.trainParam.showCommandLine = false; %阻止训练窗口的弹出net=train(net,p,t)
;Out=sim(net,p_test)
;end；上面的代码不完整，完整的带训练样本数据的程序见附件。
matlab的神经网络对数学建模的作用很大吗？
神经网络本身就是数学的逼近模型，网络最早是由数学中的函数逼近技术而来，按照统计学规律，组合成线性叠加网络，从中分析出一些现实中高度非线性的模型，神经网络本身就是个数学建模，只是经过整理后更容易进行工程实践了，至于预测那是当然可以的
matlab运行神经网络需要GPU吗？
你好，不一定需要。Matlab的神经网络工具箱可以在没有GPU的情况下运行，但是在处理大型数据集和复杂的神经网络结构时，使用GPU可以加速运行速度。如果使用GPU进行训练，需要确保计算机上有兼容的GPU和相应的CUDA驱动程序。
ee philip，
可以，参看：
Accelerated Training and Large Data Sets
不过我没有用过Matlab+GPU，如果是CPU多线程的话直接设置worker数量就可以了，GPU需要另外学习一套函数newrb设计了径向基网络，调用格式：
net = newrb
[net,tr] = newrb(p,t,goal,spread,mn,df)
p-q组输入向量组成的r×q维矩阵；
t-q组目标分类向量组成的s×q维矩阵；
goal-均方误差,默认值为0；
spread-径向基函数的扩展速度,默认值为1；
Matlab运行神经网络不一定需要GPU，但使用GPU可以显著提高神经网络的训练速度。GPU可以加速矩阵运算，这对于神经网络的训练和推断都非常重要。
如果您的神经网络比较小，或者您不需要进行大规模的训练，那么使用CPU也可以满足需求。
但是，如果您需要训练大型的深度神经网络，或者需要进行复杂的图像或语音处理等任务，那么使用GPU可以显著提高训练速度和性能。Matlab支持使用GPU进行神经网络训练和推断，您可以在Matlab中使用GPU加速工具箱来实现。
到此，以上就是小编对于MATLAB神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于MATLAB神经网络的3点解答对大家有用。
