BP神经网络算法程序
一、BP神经网络算法原理
BP神经网络算法包括输入层、隐藏层和输出层三个层次。每个层次的神经元节点与下一层次的神经元节点之间存在权重系数。神经元节点通过输入信号经过激活函数的处理得到输出信号，并将输出信号传递给下一层次的神经元节点。
反向传播过程中，首先根据误差评估结果计算输出层的误差信号，再根据该误差信号分别计算隐藏层和输入层的误差信号。然后根据误差信号的计算结果，逐层更新网络的权重系数。
二、BP神经网络算法步骤
1.初始化网络权重：随机初始化网络各层次之间的权重系数。
2.设置学习率和最大迭代次数。
3.迭代训练网络：重复以下步骤直到满足停止条件为止。
a)根据当前样本的输入信号，通过前向传播算法计算输出结果。
c)根据误差信号，通过反向传播算法更新网络的权重系数。
4.测试网络：使用独立的测试数据集，通过前向传播算法计算网络的输出结果，评估网络的泛化能力。
三、BP神经网络算法示例程序
下面给出一个简单的使用Python编写的BP神经网络算法示例程序。
```python
import numpy as np
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.W1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim)
self.W2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim)
def sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(self, x):
return x * (1 - x)
def forward_propagation(self, X):
self.z2 = np.dot(X, self.W1)
self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
self.z3 = np.dot(self.a2, self.W2)
self.y_hat = self.sigmoid(self.z3)
return self.y_hat
def backward_propagation(self, X, y, lr):
self.loss = y - self.y_hat
delta3 = self.loss * self.sigmoid_derivative(self.y_hat) dW2 = np.dot(self.a2.T, delta3)
delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) *
self.sigmoid_derivative(self.a2)
dW1 = np.dot(X.T, delta2)
self.W2 += lr * dW2
self.W1 += lr * dW1
def train(self, X, y, lr=0.1, epochs=1000):
for i in range(epochs):
y_hat = self.forward_propagation(X)
self.backward_propagation(X, y, lr)
def predict(self, X):
return np.round(self.forward_propagation(X))
#示例用法
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])
nn = BPNeuralNetwork(2, 2, 1)
print("预测结果：")
print(nn.predict(X))
```
以上是一个简单的BP神经网络算法示例程序，用于训练一个XOR逻辑门的分类模型。程序首先定义了BPNeuralNetwork类，包括初始化网络权重、sigmoid函数、正向传播、反向传播等方法。然后使用示例数据集对神经网络进行训练，并输出预测结果。
通过以上示例程序的学习，相信读者已经对BP神经网络算法有了初步的理解和掌握。在实际应用中，可以根据具体的问题情况和数据集，进行网络的参数调优和训练过程的优化，进一步提高模型的性能。
BP神经网络算法程序 一、BP神经网络算法原理 BP神经网络算法包括输入层、隐藏层和输出层三个层次。每个层次的神经元节点与下一层次的神经元节点之间存在权重系数。神经元节点通过输入信号经过激活函数的处理得到输出信号，并将输出信号传递给下一层次的神经元节点。 反向传播过程中，首先根据误差评估结果计算输出层的误差信号，再根据该误差信号分别计算隐藏层和输入层的误差信号。然后根据误差信号的计算结果，逐层更新网络的权重系数。 二、BP神经网络算法步骤 1.初始化网络权重：随机初始化网络各层次之间的权重系数。 2.设置学习率和最大迭代次数。 3.迭代训练网络：重复以下步骤直到满足停止条件为止。 a)根据当前样本的输入信号，通过前向传播算法计算输出结果。 c)根据误差信号，通过反向传播算法更新网络的权重系数。 4.测试网络：使用独立的测试数据集，通过前向传播算法计算网络的输出结果，评估网络的泛化能力。 三、BP神经网络算法示例程序 下面给出一个简单的使用Python编写的BP神经网络算法示例程序。 ```python
import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.W1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.W2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): return x * (1 - x) def forward_propagation(self, X): self.z2 = np.dot(X, self.W1) self.a2 = self.sigmoid(self.z2) self.z3 = np.dot(self.a2, self.W2) self.y_hat = self.sigmoid(self.z3) return self.y_hat def backward_propagation(self, X, y, lr):
B P 神经网络算法 三层BP 神经网络如图： 设网络的输入模式为T n x x x x ),...,(21=，隐含层有h 个单元，隐含层的输出为 T h y y y y ),...,(21=，输出层有m 个单元，他们的输出为T m z z z z ),...,(21=，目标输出为T m t t t t ),...,,(21=设隐含层到输出层的传递函数为f ，输出层的传递函数为g 于是：)()(0 1 ∑∑===-=n i i ij n i i ij j x w f x w f y θ：隐含层第j 个神经元的输出；其中 1, 00=-=x w j θ )(0 ∑==h j j jk k y w g z ：输出层第k 个神经元的输出 此时网络输出与目标输出的误差为∑=-=m k k k z t 1 2)(21ε，显然，它是jk ij w w 和的函数。 下面的步骤就是想办法调整权值，使ε减小。 由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向 隐含层，隐含层输出向量 f 输入层，输入向量
因此，可以设定一个步长η，每次沿负梯度方向调整η个单位，即每次权值的调整为： pq pq w w ??-=?ε η ，η在神经网络中称为学习速率 可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减小。 BP 神经网络（反向传播）的调整顺序为： 1）先调整隐含层到输出层的权值 设k v 为输出层第k 个神经元的输入∑==h j j jk k y w v 0 -------复合函数偏导公式 若取x e x f x g -+==11)()(，则)1()11 1(11)1()('2k k v v v v k z z e e e e u g k k k k -=+-+=+=---- 于是隐含层到输出层的权值调整迭代公式为： 2）从输入层到隐含层的权值调整迭代公式为： 其中j u 为隐含层第j 个神经元的输入：∑==n i i ij j x w u 0 注意：隐含层第j 个神经元与输出层的各个神经元都有连接，即 j y ??ε 涉及所有的权值ij w ，因此 ∑∑==--=?????-?=??m k jk k k k j k k k m k k k k j w u f z t y u u z z z t y 0 02)(')()(ε 于是： 因此从输入层到隐含层的权值调整迭代为公式为： 例： 下表给出了某地区公路运力的历史统计数据，请建立相应的预测模型，并对给出的
BP 神经网络算法 三层BP 神经网络如图： 设网络的输入模式为T n x x x x ),...,(21=，隐含层有h 个单元，隐含层的输出为T h y y y y ),...,(21=，输出层有m 个单元，他们的输出为T m z z z z ),...,(21=，目标输出为T m t t t t ),...,,(21=设隐含层到输出层的传递函数为f ，输出层的传递函数为g 于是：)()( 1 ∑∑===-=n i i ij n i i ij j x w f x w f y θ：隐含层第j 个神经元的输出；其中1, 00=-=x w j θ )(0 ∑==h j j jk k y w g z ：输出层第k 个神经元的输出 此时网络输出与目标输出的误差为∑=-=m k k k z t 1 2 )(21ε，显然，它是jk ij w w 和的函数。 下面的步骤就是想办法调整权值，使ε减小。 由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向 因此，可以设定一个步长η，每次沿负梯度方向调整η个单位，即每次权值的调整为： pq pq w w ??-=?ε η ，η在神经网络中称为学习速率 可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减小。 隐含层，隐含层输出向量 传递函数 输入层，输入向量
BP 神经网络（反向传播）的调整顺序为： 1）先调整隐含层到输出层的权值 设k v 为输出层第k 个神经元的输入∑==h j j jk k y w v 0 -------复合函数偏导公式 若取x e x f x g -+==11)()(，则)1()11 1(11)1()('2k k v v v v k z z e e e e u g k k k k -=+-+=+=---- 于是隐含层到输出层的权值调整迭代公式为： 2）从输入层到隐含层的权值调整迭代公式为： 其中j u 为隐含层第j 个神经元的输入：∑== n i i ij j x w u 0 注意：隐含层第j 个神经元与输出层的各个神经元都有连接，即 j y ??ε 涉及所有的权值ij w ，因此∑∑==--=?????-?=??m k jk k k k j k k k m k k k k j w u f z t y u u z z z t y 0 02)(')()(ε 于是： 因此从输入层到隐含层的权值调整迭代为公式为： 例： 下表给出了某地区公路运力的历史统计数据，请建立相应的预测模型，并对给出的2010和2011年的数据，预测相应的公路客运量和货运量。
BP神经网络算法步骤 1.初始化网络参数：首先，需要确定网络的架构，包括输入层、输出 层和隐藏层的数量和节点数。然后，通过随机选取初始权重和阈值来初始 化网络参数，这些参数将用于每个节点的计算。 2.前向传播计算：对于每个输入样本，将其输入到网络中，通过计算 每个节点的输出来实现前向传播。每个节点的输入是上一层节点的输出， 通过加权求和并使用激活函数得到节点的输出。 3.计算误差：对于每个输出节点，将其输出与实际的目标值进行比较，得到误差。通常使用均方误差函数来计算误差。 4.反向传播调整权重：根据误差大小来调整网络的权重和阈值。先从 输出层开始计算误差梯度，并根据梯度下降算法调整输出层的权重和阈值。然后，逐层向前计算误差梯度并调整隐藏层的权重和阈值，直到达到输入层。 5.更新参数：根据反向传播计算得到的梯度更新网络的参数。通常使 用梯度下降法来更新权重和阈值。梯度下降法根据每个参数的梯度进行参 数更新，以使误差最小化。 6.重复迭代：通过多次重复迭代步骤2到步骤5，持续调整网络参数，使得网络能够逐渐学习和逼近目标函数。每次迭代都会计算新的误差和梯度，并根据梯度下降法更新参数。 7.终止条件：迭代过程应设置一个终止条件，通常是达到一定的最大 迭代次数或者误差的变化小到一定程度时停止。
8.测试网络性能：使用测试数据集对训练好的网络进行性能评估。将测试数据输入网络中，通过前向传播计算输出结果，并与实际结果进行比较，计算准确率或其他性能指标。 以上就是BP神经网络算法的基本步骤。这个算法能够通过不断的反向传播和参数更新，使得网络能够学习和逼近非线性函数，是一种非常常用的神经网络算法。
P=p1';t=t1'; [pn ,mi np,maxp,t n, mi nt,maxt]=pre mnm x(p,t); %原始数据归一化 net=n ewff( minm ax(p n),[5,1],{'ta nsig','pureli n'},'tra in gdx'); net.trainParam.show=2000; % 训练网络 n et.tra in Param.lr=0.01; %设置网络,建立相应的BP 网络 net.trai nParam.epochs=100000; n et.tra in Param.goal=1e-5; [n et,tr]=tra in(net ,pn ,t n); 网络 pn ew=p newl ： pnewn=tra mnm x(p new,mi np,maxp); anewn=sim (n et,p newn); an ew=post mnm x(a newn,min t,maxt); y=a new'; %调用TRAINGDM 算法训练BP %对BP 网络进行仿真 %还原数据 1、BP 网络构建 (1)生成BP 网络 net newff (PR,[S1 S2...SNl],{ TF1 TF2...TFNI}, BTF ,BLF ,PF ) PR :由R 维的输入样本最小最大值构成的 R 2维矩阵。 [S1 S2...SNI]:各层的神经元个数。 {TF1 TF2...TFNI}:各层的神经元传递函数。 (2 )网络训练 [net,tr,Y,E,Pf ,Af ] train (net, P,T, Pi, https://www.doczj.com/doc/4c19204486.html,) (3 )网络仿真 [Y,Pf, Af ,E, perf ] sim(net,P, Pi, Ai,T) {'ta nsig','pureli n'},'trai nrp' BP 网络的训练函数
function main() SamNum=100;%训练样本数 TestSamNum=101;%测试样本数 HiddenUnitNum=10;%隐节点数 InDim=1;%输入样本维数 OutDim=1;%输出维数 %下面是一个函数 rand('state',sum(100*clock)) NoiseVar=0.1; Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum); SamIn=8*rand(1,SamNum)-4; SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2); SamOut=SamOutNoNoise+Noise; TestSamIn=-4:0.08:4; TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2); figure hold on grid plot(SamIn,SamOut,'k*') figure
plot(T estSamIn,TestSamOut,'k--') xlabel('Input x'); ylabel('Output y'); %以下BP算法是用来逼近上面的函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。MaxEpochs=20000;%最大训练次数 lr=0.003;%学习率 E0=0.5;%目标误差 W1=0.2*rand(HiddenUnitNum,InDim)-0.1;%输入层到隐层的初始权值B1=0.2*rand(HiddenUnitNum,1)-0.1;%隐节点初始阈值 W2=0.2*rand(OutDim,HiddenUnitNum)-0.1;%隐层到输出层的初始权值B2=0.2*rand(OutDim,1)-0.1;%输出层初始阈值 W1Ex=[W1 B1];%输入层到隐层的初始权值扩展 W2Ex=[W2 B2];%隐层到输出层的初始权值扩展 SamInEx=[SamIn' ones(SamNum,1)]';%输入样本扩展 ErrHistory=[];%记录权值调整后的训练误差 for i=1:MaxEpochs %正向计算网络各层输出 HiddenOut=logsig(W1Ex*SamInEx); HiddenOutEx=[HiddenOut' ones(SamNum,1)]';
神经网络——BP算法 神经网络，BP算法 神经网络是一种受到人脑工作原理启发而产生的机器学习算法。它通过模拟神经元之间的相互连接来实现信息的处理和学习。其中，BP算法（反向传播算法）是一种常用的训练神经网络的方法。下面将详细介绍BP算法的原理和流程。 BP算法的原理基于梯度下降和链式法则。它通过反向传播误差来更新网络的权重和偏置，以最小化网络输出与期望输出之间的差异。具体而言，BP算法首先通过前向传播计算网络的输出，然后通过误差反向传播更新网络参数。 BP算法的流程如下： 1.初始化网络参数：包括输入层到隐藏层的权重、隐藏层到输出层的权重以及隐藏层和输出层的偏置。 2.输入训练样本：将一个输入样本通过神经网络进行前向传播，得到网络的输出。 3.计算误差：将网络输出与期望输出进行比较，计算网络输出与期望输出之间的误差。通常使用均方误差（MSE）作为误差函数。 4.反向传播：根据误差值，利用链式法则将误差从输出层传递到隐藏层，从而计算每个连接权重的梯度。然后，根据梯度下降算法的原理，更新每个权重和偏置。 5.重复步骤2-4：循环执行前向传播、误差计算和反向传播，直到网络输出收敛到期望输出。
6.收敛条件：通常可以设置一个阈值，当网络输出与期望输出的差异 小于该阈值时，停止训练。 BP算法的优点是可以应用于各种类型的神经网络，包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。此外，它可以处理非线性问题，并且在 训练过程中可以自动学习特征。 然而，BP算法也存在一些缺点和挑战。首先，由于链式法则的存在，误差在反向传播过程中会逐层衰减，这可能导致梯度消失或爆炸的问题。 为了解决这个问题，可以使用激活函数来保持梯度在合理范围内。其次，BP算法对初始网络参数的选择非常敏感，不同的初始参数可能会导致不 同的收敛结果。此外，BP算法在处理大规模数据集和高维数据时可能面 临计算和内存开销的问题。 为了提高BP算法的性能，研究人员提出了很多改进的方法，如动量法、自适应学习率和正则化等。这些方法可以有效地解决梯度消失、收敛 速度慢和过拟合等问题。 综上所述，BP算法是一种常用的训练神经网络的方法。它通过前向 传播计算网络的输出，然后通过误差反向传播更新网络参数。尽管BP算 法存在一些挑战和限制，但可以通过优化算法和技术来改进其性能，从而 提高神经网络的准确性和泛化能力。
close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对BP 神经网络进行训练 % SIM——对BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本矢量 % P 为输入矢量 sqrs=[0.0000016420520 0.0000033513140 0.0000051272540 0.0000069694860 0.0000088776310 0.0000139339960 -0.0000594492310 -0.0001080022920 -0.0001476714860 ... 0.0000112367340 0.0002021567880 0.0008695337800 -0.0001189929700 -0.0000912336690 0.0002160472130 0.0006358522040 0.0012365884200 0.0049930394010 ]./0.001657904949 ; sqjdcs=[0.0000399039272 0.0000805129702 0.0001218448339 0.0001639173001 0.0002067504102 0.0003172835720 0.0000421189848 0.0000870310694 0.0001350858140 ... 0.0001866997652 0.0002423599348 0.0004033628719 0.0000394450224 0.0000830935373 0.0001317612004 0.0001864881262 0.0002486249700 0.0004497441812 ]./0.000533286; sqglmj=[0.0000068430669 0.0000147605347 0.0000240097285 0.0000349372747 0.0000480215187 0.0000954580176 0.0000005804238 0.0000011640375 0.0000017508228 ... 0.0000023407605 0.0000029338317 0.0000044301058 0.0000030813582 0.0000071511410 0.0000126615618 0.0000203910217 0.0000318028637 0.0001118629438 ]./0.000034868299 ; s1=[0.0001773503110 0.0003553133430 0.0005338922010 0.0007130899610 0.0008929096590 0.0013452002950 0.0005747667510 0.0012111415700 0.0019195724060 ... 0.0027130110200 0.0036077110840 0.0064386221260 0.0005056929850 0.0010189193420 0.0015398201520 0.0020685403470 0.0026052286500 0.0039828224110 ]./0.00275071; %s2=[25.9167875445 24.0718476818 22.2364947192 20.4105777318 18.5939487791 14.0920619223 990.2535888432 1040.4661104131 1096.3830297389 1159.029******* ... % 1229.6925839338 1453.3788619676 164.1136642277 142.4834641073 121.6137611080 101.4436832756 81.9180522413 35.6044841634]; glkyl=[1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3];
传统的BP 算法简述 BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权［w],［v ］及阀值θi ，rt 。 (2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3)计算新的连接权及阀值，计算公式如下： （4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数,设定误差函数e,给定计算精度值 和最大学习次数M 。 第二步，随机选取第k 个输入样本及对应期望输出 ()12()(),(),,()q k d k d k d k =o d ()12()(),(),,()n k x k x k x k =x 第三步,计算隐含层各神经元的输入和输出 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()o k a δ 第五步,利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()o k δ和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()h k δ 第六步，利用输出层各神经元的()o k δ和隐含层各神经元的输出来修正连接权值()ho w k 第七步，利用隐含层各神经元的()h k δ和输入层各神经元的输入修正连接权。 第八步，计算全局误差211 1(()())2q m o o k o E d k y k m ===-∑∑ 第九步，判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数，则结束算法。否则,选取下一个学习样本及对应的期望输出，返回到第三步，进入下一轮学习。 ε
BP算法程序实现 BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的人工神经网络模型，是一种监督学习算法。在BP算法中，神经网络的参数通过反向传播的方式得到更新，以最小化损失函数。BP神经网络的实现主要分为前向传播和反向传播两个步骤。 首先，我们需要定义BP神经网络的结构。一个典型的BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层进行最终的预测。 在实现BP神经网络时，我们首先需要进行初始化。初始化可以为神经网络的权重和偏置添加一些随机的初始值。这里我们使用numpy库来处理矩阵运算。 前向传播的过程实际上就是将输入数据通过神经网络的每一层，直到输出层。在每一层中，我们将对应权重和输入数据进行点乘运算，并加上偏置项，然后通过一个激活函数进行非线性转换。这里我们可以选择sigmoid函数作为激活函数。 在反向传播中，我们根据损失函数对权重和偏置进行调整。首先，我们计算输出误差，即预测值与真实值之间的差异。然后，我们根据链式法则来计算每一层的误差，并将误差传递回前一层。根据误差和激活函数的导数，我们可以计算每个权重和偏置的更新量，然后使用梯度下降法对权重和偏置进行更新。 实现BP算法的程序如下： ```python
import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, layers): https://www.doczj.com/doc/4c19204486.html,yers = layers self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(layers[:-1], layers[1:])] self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in layers[1:]] def forward(self, x): a = np.array(x).reshape(-1, 1) for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, a) + b a = self.sigmoid(z) return a def backward(self, x, y, lr=0.01): a = np.array(x).reshape(-1, 1) targets = np.array(y).reshape(-1, 1) # forward pass activations = [a] zs = []
BP神经网络算法的C语言实现代码以下是一个BP神经网络的C语言实现代码，代码的详细说明可以帮助理解代码逻辑： ```c #include
//激活函数 double sigmoid(double x) return 1 / (1 + exp(-x)); //创建神经网络 NeuralNetwork* create_neural_networ NeuralNetwork* nn = (NeuralNetwork*)malloc(sizeof(NeuralNetwork)); //初始化权重 for (int i = 0; i < INPUT_SIZE; i++) for (int j = 0; j < HIDDEN_SIZE; j++) nn->weights_ih[i][j] = (double)rand( / RAND_MAX * 2 - 1; } } for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) for (int j = 0; j < OUTPUT_SIZE; j++) nn->weights_ho[i][j] = (double)rand( / RAND_MAX * 2 - 1; } } return nn;
p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); % 原始数据归一化 net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP 网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %对 BP 网络进行仿真%还原数据 y=anew'; 1、 BP 网络构建 （1）生成 BP 网络 net newff ( PR,[ S1 S2...SNl],{ TF1 TF 2...TFNl }, BTF , BLF , PF ) PR ：由R 维的输入样本最小最大值构成的R 2 维矩阵。 [ S1 S2...SNl] ：各层的神经元个数。 {TF 1 TF 2...TFNl } ：各层的神经元传递函数。 BTF ：训练用函数的名称。 （2）网络训练 [ net,tr ,Y, E, Pf , Af ] train (net, P, T , Pi , Ai ,VV , TV ) （3）网络仿真 [Y, Pf , Af , E, perf ] sim(net, P, Pi , Ai ,T ) {'tansig','purelin'},'trainrp' BP 网络的训练函数 训练方法 梯度下降法 有动量的梯度下降法 自适应 lr 梯度下降法 自适应 lr 动量梯度下降法弹性梯度下降法训练函数traingd traingdm traingda traingdx trainrp Fletcher-Reeves 共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere 共轭梯度法traincgp
Bp神经网络的Matlab实现 BP神经网络是一种常用的深度学习模型，它通过反向传播算法来不 断调整网络的权重和偏置，使得网络的输出越来越接近于实际的标签。在Matlab中，我们可以使用内置的神经网络工具箱来实现BP神经网络。 我们需要准备数据。假设我们有一个包含10个特征和1个标签的数 据集，其中特征和标签都是数字。我们可以使用以下代码来加载数据：load('data.mat'); %假设数据集保存在 data.mat文件中 X = feature_data; %获取特征数据 y = label_data; %获取标签数据 接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。我们可以使用以下代码来将数据集分为80%的训练集和20%的测试集： cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',2); %将数据集分为80%的训练集和20%的测试集 X_train = X(cv.training,:); %获取训练集特征数据
y_train = y(cv.training,:); %获取训练集标签数据 X_test = X(cv.test,:); %获取测试集特征数据 y_test = y(cv.test,:); %获取测试集标签数据 现在，我们可以使用内置的feedforwardnet函数来创建BP神经网络。我们可以指定神经网络的层数、每层的神经元数、激活函数等参数。以下代码将创建一个包含10个隐层神经元的BP神经网络： net = feedforwardnet(10); %创建一个包含10个隐层神经元的BP 神经网络 接下来，我们需要将训练集数据输入到神经网络中进行训练。我们可以使用以下代码来训练神经网络： net = train(net,X_train,y_train); %使用训练集数据训练神经网络 现在，我们可以使用训练好的神经网络对测试集数据进行预测。我们可以使用以下代码来将测试集数据输入到神经网络中并得到预测结果： y_pred = net(X_test); %将测试集数据输入到神经网络中得到预测