matlab神经网络训练模型中newff函数怎么引用ReLU函数

在MATLAB神经网络训练模型中，可以使用`newff`函数来创建一个前馈神经网络。如果需要在该网络中使用ReLU激活函数，可以通过设置网络的激活函数来实现。 具体地，可以使用`trainFcn`参数来指定网络的训练算法，使用`hiddenLayerSize`参数来指定隐层节点数，使用`biasConnect`参数来指定是否使用偏置项，使用`inputConnect`和`outputConnect`参数来指定输入和输出层与隐层之间的连接方式，使用`layers`参数来指定网络的层数和每层的节点数，使用`performFcn`参数来指定性能函数，使用`divideFcn`参数来指定数据集划分函数，使用`trainParam`参数来指定训练参数等。 对于激活函数，可以使用`net.layers{i}.transferFcn`属性来指定每一层的激活函数。例如，如果要在第二层使用ReLU激活函数，可以将其设置为`'poslin'`，即正整数线性函数。具体代码如下： ```matlab % 准备数据 load iris_dataset; x = meas'; t = dummyvar(categorical(species)'); % 创建神经网络模型 net = newff(x, t, [10], {'logsig', 'poslin'}, 'trainlm'); % 训练神经网络模型 [net,tr] = train(net, x, t); % 对测试集进行预测 y_pred = net(x(:,tr.testInd)); % 将预测结果转换为分类标签 [~, species_pred] = max(y_pred); species_pred = species_pred' - 1; % 输出预测结果 species_pred ``` 上述代码创建了一个包含10个隐层节点、第一层使用`logsig`激活函数、第二层使用ReLU激活函数的神经网络模型，并使用`trainlm`算法进行训练。