一、核心概念
神经网络是一种高度并行的算法，它基于生物神经系统对信息处理的模拟，解决了许多传统算法难以解决的问题。Matlab是一个非常强大的工具，在神经网络方面也有丰富的资源。在了解Matlab神经网络代码之前，需要先了解一些核心概念。
1. 神经元
神经元是神经网络的基本单位，也称为节点。它类似于人脑中的神经元，接收输入信号，之后将其加权，再使用激活函数处理，最终产生输出信号。
2. 层
神经元常常被组织到层中，一般分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入，输出层产生输出结果，隐藏层不与外部直接交互，只是完成中间计算。
3. 权重
连接上的权重是神经网络中的重要概念。神经元的输入会乘以对应的权重值，并加上偏置值。
二、创建神经网络
在Matlab中创建神经网络的方式通常有两种。一种是使用nprtool，它能够很方便地进行网络的配置和训练。另一种则是手动创建神经网络，一般需要使用neural network toolbox。这里介绍手动创建神经网络的方式。
1. 初始化
net = feedforwardnet(hidden_sizes);
创建一个全向前反馈神经网络。其中hidden_sizes表示隐藏层神经元的数量。可以通过设置hidden_sizes的不同取值，改变神经网络的层数和每层的神经元数量。
2. 设置训练函数
net.trainFcn = 'trainscg';
trainscg是神经网络的自适应权重调整算法。它有很好的收敛性，适用于大规模数据的训练。
3. 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
epochs表示训练的迭代次数，goal表示训练的误差目标值。这些参数调整需要根据实际问题进行。
4. 添加层
net = addlayer(net,layers{i},'tansig');
这个命令可以添加一个层到神经网络中。其中layers表示一个cell数组，包含每层神经元数目。tansig是双曲正切函数，是神经网络中的激活函数，也可以使用其他的激活函数。
5. 编译神经网络
net = configure(net,input,output);
这个命令可以编译神经网络。其中input和output表示输入和输出数据。可以根据实际需要设置。
6. 训练神经网络
net = train(net,input,output);
输入数据input和输出数据output经过编译后，就可以使用train命令进行训练。训练过程中，神经网络会不断调整权值和偏置值，直到达到指定的目标误差值或训练次数为止。
三、应用案例
神经网络的应用广泛，这里介绍一个简单的应用案例：使用神经网络实现手写数字识别。
1. 准备数据
使用load命令导入Matlab自带的手写数字数据集mnist_test.mat和mnist_train.mat。
load mnist_test.mat
load mnist_train.mat
2. 数据处理
将手写数字的图片放缩到28*28的大小，并且将其转化为灰度图像。
Xtrain = double(reshape(train_X,28,28,[]))/255;
Xtest = double(reshape(test_X,28,28,[]))/255;
3. 设置网络
input_layer = 28*28;
hidden_layer = 100;
output_layer = 10;
net = feedforwardnet(hidden_layer);
net.trainFcn = 'trainscg';
net.trainParam.epochs = 50;
net.trainParam.goal = 0.01;
net = addlayer(net,'output',10);
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax';
net = configure(net,Xtrain',train_labels');
4. 训练网络
net = train(net,Xtrain',train_labels');
5. 测试网络
predict = net(Xtest');
[~,I] = max(predict,[],1);
accuracy = 100*sum(I'==test_labels)/length(test_labels);
四、小结
Matlab神经网络代码基本上就是这样，尽管对于初学者来说，这些步骤可能有些复杂，但是只要仔细学习，并且多加实践，相信每个人都可以掌握这项技术。
