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资源说明：在MATLAB中开发神经网络时，理解梯度计算是至关重要的。神经网络的训练过程通常涉及到梯度下降法，这需要我们计算模型参数相对于损失函数的梯度。本项目提供的功能是一个MATLAB函数，该函数能够接收一个神经网络（nn）结构，并返回一个新的神经网络，这个新网络包含了当前网络参数的梯度信息。
神经网络（NN）是一种模拟人脑神经元连接的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层构成，每个层由多个神经元组成。在训练过程中，权重和偏置是网络的关键参数，它们决定了神经元间的连接强度。梯度计算的目标是确定这些参数如何调整，以最小化预测结果与实际结果之间的差距，即损失函数。
梯度计算通常采用反向传播算法，这是一种在神经网络中计算梯度的方法。在MATLAB中，`backpropagation`函数通常用于此目的。前向传播计算网络对输入数据的预测，然后反向传播误差以计算每个参数的梯度。这个过程涉及链式法则，通过计算损失函数关于中间层激活函数的偏导数，进而计算损失函数关于权重和偏置的偏导数。
在MATLAB中，神经网络可以使用`neuralNetwork`类来表示，其中包括了网络结构（层数、每层节点数等）、权重和偏置等信息。给定的函数可能接收这样的对象，然后通过内部实现的反向传播算法计算出梯度，并将这些梯度存储在一个新的神经网络对象中。新网络的结构与原网络相同，但其权重和偏置现在表示为梯度，而不是原始值。
`license.txt`文件可能包含了关于这个MATLAB函数的授权信息，确保用户在使用和分发代码时遵循正确的法律条款。而`Submission`文件可能是一个提交记录或者包含测试结果，通常在学术或竞赛环境中，提交文件会记录用户代码的性能指标。
这个MATLAB函数提供了神经网络梯度计算的能力，这对于训练和优化复杂的神经网络模型至关重要。通过使用这个工具，开发者可以更有效地更新网络参数，提升模型的预测精度。同时，理解梯度计算背后的理论对于深入掌握神经网络和机器学习至关重要。
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