本文根据一个较为简单的matlab引力搜索算法框架详细分析引力搜索算法的实现过程，对matlab新手友好，源码在文末给出。

本文介绍了神经网络中分类任务的损失函数计算方法。在多分类任务中，使用one-hot编码表示类别概率分布，通过softmax函数将输出转化为概率分布，并用KL散度或交叉熵损失函数衡量预测误差。二分类任务则采用0/1标签和sigmoid归一化，其二元交叉熵损失函数公式为L=-[y*logŷ+(1-y)*log(1-ŷ)]。针对样本不平衡问题，提出了平衡交叉熵损失函数，通过权重系数α调整正负样本的影响。

在单层神经网络中，我们使用sgn函数作为函数g，只能做简单的逻辑回归，线性分类任务，但是在两层神经网络中，我们使用平滑函数sigmoid作为函数g，我们把函数g称为激活函数，常见的激活函数有：ReLU函数，sigmoid函数，Tanh函数等。

这篇摘要主要介绍了常见的输入设备及其处理方法，以及涉及的电路原理、数据类型、宏定义、结构体和枚举等相关内容。首先涉及了按键的工作原理和处理程序，介绍了如何通过增加延时来过滤按键产生的抖动。其次讨论了增加电压比较器模块的光敏电阻模块的工作原理，并给出了相应的硬件电路接法。接着详细介绍了数据类型，包括常见的int8_t、uint8_t等，以及typedef的作用和用法，用结构体将不同数据类型组合成一个

灰色预测模型是一种用于处理不完全信息的预测方法，适用于系统不确定性高的情况。灰色预测模型的核心思想是。它的基本形式是，其中“1”表示一个方程、一个变量的模型。这个模型通过对原始数据序列进行累加生成序列，然后建立一个进行建模，最后利用这个模型来预测未来的数据。本文按照最基础的模型。

回归分析预测模型是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，并通过已知数据来预测一个变量的值。回归分析通常包括自变量和因变量，目标是建立一个回归模型来描述它们之间的关系。简单来说回归模型就是找出一条直线或曲线来所有的，拟合的好坏通常通过误差（例如，）来衡量，如果拟合误差较小那么我们认为样本符合此x和y的变量关系。如下图是一个简单的线性回归模型。

本文介绍了神经网络中分类任务的损失函数计算方法。在多分类任务中，使用one-hot编码表示类别概率分布，通过softmax函数将输出转化为概率分布，并用KL散度或交叉熵损失函数衡量预测误差。二分类任务则采用0/1标签和sigmoid归一化，其二元交叉熵损失函数公式为L=-[y*logŷ+(1-y)*log(1-ŷ)]。针对样本不平衡问题，提出了平衡交叉熵损失函数，通过权重系数α调整正负样本的影响。

上一章我们已知神经网络算法就是求解拟合函数，通过线性变换和非线性变换来得出损失函数最小的模型。那么是如何进行求解的呢，其中之一就是梯度下降算法。如图，当我们需要求解拟合曲线时，如何找到拟合曲线？步骤就是首先随机一个w值，画出过原点的y = wx的图像，再根据误差调整这个曲线，最终得到拟合函数。因此我们根据这个步骤开始分析，首先随机出的这个曲线称为，然后根据，求出再根据代价函数调整曲线，最终得到拟合

Bach：表示每次喂给模型的数据Epoch：表示训练一次完整数据集数据的过程当一个数据集的大小为10时，设定batch大小为5，那么这个数据就会分为2份，每份大小为5，依次投入到模型中进行训练。训练完所有数据后，就叫做一次迭代，称为epoch。

上一章我们已知神经网络算法就是求解拟合函数，通过线性变换和非线性变换来得出损失函数最小的模型。那么是如何进行求解的呢，其中之一就是梯度下降算法。如图，当我们需要求解拟合曲线时，如何找到拟合曲线？步骤就是首先随机一个w值，画出过原点的y = wx的图像，再根据误差调整这个曲线，最终得到拟合函数。因此我们根据这个步骤开始分析，首先随机出的这个曲线称为，然后根据，求出再根据代价函数调整曲线，最终得到拟合