在MATLAB中，權值（權重）的更新通常是在機器學習或深度學習算法中通過優化過程實現的。以下是一些常見的方法：

1. 梯度下降法（Gradient Descent）：

梯度下降法是最常見的優化算法之一。它通過計算目標函數相對于權重的梯度，并沿著梯度的反方向更新權重，從而最小化目標函數。

```matlab

function [weights, bias] = trainNetwork(data, labels, weights, bias, learningRate, epochs)

for epoch = 1:epochs

% 前向傳播計算預測值

predictions = ... % 使用當前權重和偏置計算預測值

% 計算損失

loss = ... % 計算預測值與真實值之間的損失

% 計算梯度

gradients = ... % 計算損失對權重和偏置的梯度

% 更新權重和偏置

weights = weights learningRate gradients(1, :);

bias = bias learningRate gradients(2);

end

end

```

2. 隨機梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）：

與梯度下降法類似，但每次只使用一個訓練樣本來計算梯度，這可以加快訓練速度。

3. 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：

與隨機梯度下降法不同，批量梯度下降法使用整個訓練集來計算梯度。

4. Adam優化器：

Adam是一種自適應學習率的優化算法，它結合了動量（Momentum）和自適應學習率（Adagrad）的優點。

```matlab

function [weights, bias] = trainNetworkAdam(data, labels, weights, bias, learningRate, epochs)

for epoch = 1:epochs

% 前向傳播計算預測值

predictions = ... % 使用當前權重和偏置計算預測值

% 計算損失

loss = ... % 計算預測值與真實值之間的損失

% 計算梯度

gradients = ... % 計算損失對權重和偏置的梯度

% 更新權重和偏置

weights = AdamUpdate(weights, gradients, learningRate);

bias = AdamUpdate(bias, gradients, learningRate);

end

end

```

5. 其他優化器：

MATLAB中的Deep Learning Toolbox提供了多種優化器，如RMSprop、Adagrad等。

在實際應用中，權值的更新過程通常涉及以下步驟：

前向傳播：輸入數據通過神經網絡，計算輸出預測值。

損失計算：根據預測值和真實值計算損失函數。

梯度計算：計算損失函數對權重的梯度。

權值更新：根據梯度更新權重，通常乘以學習率。

權值的更新是迭代進行的，每經過一個epoch（一個完整的訓練集迭代），權重都會根據損失函數的梯度進行更新，直到滿足停止條件（如損失足夠小、達到最大epoch數等）。