精选优质文档-倾情为你奉上带激活函数的梯度下降及线性回归和matlab代码1. 单变量线性回归带输入输出数据归一化处理 我们知道，对于输入数据进行归一化处理能极大地提高神经网络的学习速率，从而提高神经网络的收敛速度。对于同样的学习速率，未经过归一化数据处理的同样的数据集训练神经网络时，将会出现发散的现象，导致神经网络无法收敛。神经网络的激活函数(比如Relu、Sigmoid函数)会导致神经网络的输出节点只能输出正值，无法输出负值。此时由于激活函数的输出值范围是正值，因此神经网络的期望输出值也是正值。万一当神经网络的训练数据集中包含负值时，可对输出数据集进行加一个最大负值的绝对值的操作，使得神经网络的期望输出值全部为正值。如果神经网络的输出值的范围比较大，也可以对神经网络输出值进行归一化处理。如果神经元包含激活函数，则激活函数会自动使得神经元的输出为非负值。(1). 未进行输入数据归一化处理的代码clear allclc % training sample data;p0=3;p1=7;x=1:3;y=p0+p1*
