神经网络信道估计 神经网络dnn

神经网络即人工神经网络，由具有权重和偏置的神经元组成，简单来说就是模拟生物神经元进行信息处理的模型。在训练过程中，神经网络通过调整神经元的权重和偏置，最终得到一个能将输入信息处理成为接近或符合我们预期输出的模型。具有多层的神经网络我们一般就可以认为是深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)。从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类：输入层、隐藏层和输出层。一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。

深度神经网络DNN模块提供了RMSprop、随梯度下降sgd、Adam等七种待选用的优化器，通过输入训练样本与测试样本，输入所需要的人工神经网络层数以及每层所包含的神经元数，选择目标优化器，在设置好合适的迭代次数和单步长度后，计算得到训练集与测试集的R²。

具体步骤如下：

1.导入数据格式

点击导入数据，并将存于txt中的数据导入到下方的空格中。也可以通过手动输入的方式添加数据。导入的数据要求为txt，每行上的数据都以逗号隔开，导入数据的格式如下图所示：

2. 导入训练样本

在训练样本处，点击“导入数据”，导入txt格式的训练样本文件。导入前如下图所示：

导入后的训练样本如下图所示：

3. 导入测试样本

在测试样本处，点击“导入数据”，导入txt格式的测试样本文件。导入前如下图所示：

导入后如下图所示：

可以通过点击加号来查看导入的数据：

4. 设置人工神经网络层数以及每层所包含的神经元数

5. 选择目标优化器，设置合适的迭代次数和单步长度

6. 点击“计算”，得到的测试结果与模型将显示在下方：

也可点击保存模型，将训练好的模型保存。