1、定义浅层神经网络架构和算法简介
浅层神经网络是一种简单的神经网络结构，通常只包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。在训练时，通过反向传播算法来不断调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的分类、回归等任务。
一个简单的浅层神经网络可以使用MATLAB实现，可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来构建神经网络模型，并用反向传播算法来训练模型。下面是一个简单的浅层神经网络的MATLAB代码示例：
% 创建一个2-3-1的浅层神经网络
net = feedforwardnet([3]); % 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000; % 训练次数
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率% 生成训练数据
X = rand(2, 100); % 输入数据
Y = X(1, :) + 2*X(2, :); % 输出数据 % 开始训练神经网络
net = train(net, X, Y); % 使用训练后的神经网络进行预测
output = net(X); % 显示预测结果 disp(output);在这个示例中，我们创建了一个2-3-1的神经网络结构，其中输入层有两个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有一个神经元。然后我们使用随机生成的训练数据来训练神经网络，并使用训练后的神经网络进行预测。
通过简单的神经网络模型和MATLAB代码，我们可以很容易地实现浅层神经网络的训练和预测任务。
2、创建神经网络对象
1）说明
使用网络创建函数：使用命令 feedforwardnet 创建一个简单的两层前馈网络
简要说明了网络对象，它用于存储定义神经网络的所有信息。
网络对象的关键子对象包括 inputs、layers、outputs、biases、inputWeights 和 layerWeights。
2）创建网络代码
net = feedforwardnetnet =Neural Networkname: 'Feed-Forward Neural Network'userdata: (your custom info)dimensions:numInputs: 1numLayers: 2numOutputs: 1numInputDelays: 0numLayerDelays: 0numFeedbackDelays: 0numWeightElements: 10sampleTime: 1connections:biasConnect: [1; 1]inputConnect: [1; 0]layerConnect: [0 0; 1 0]outputConnect: [0 1]subobjects:input: Equivalent to inputs{1}output: Equivalent to outputs{2}inputs: {1x1 cell array of 1 input}layers: {2x1 cell array of 2 layers}outputs: {1x2 cell array of 1 output}biases: {2x1 cell array of 2 biases}inputWeights: {2x1 cell array of 1 weight}layerWeights: {2x2 cell array of 1 weight}functions:adaptFcn: 'adaptwb'adaptParam: (none)derivFcn: 'defaultderiv'divideFcn: 'dividerand'divideParam: .trainRatio, .valRatio
