ANN_MLP_BP_v1.1用机器语言模拟的bp神经网络

资 源 简 介

ANN_MLP_BP_v1.1用机器语言模拟的bp神经网络

详 情 说 明

BP神经网络（误差反向传播神经网络）是一种经典的人工神经网络模型。这个通过Matlab实现的ANN_MLP_BP_v1.1版本，展示了如何用编程语言模拟生物神经网络的运作机制。

该实现的核心在于三层结构：输入层接收数据，隐含层进行特征提取，输出层产生预测结果。通过前向传播计算输出值后，系统会与目标值比较得到误差，然后通过反向传播算法逐层调整权重参数。

Matlab的矩阵运算优势在这里得到充分发挥，使得网络能够高效地进行批量数据处理。从实现效果来看，经过适当训练的模型输出能够很好地逼近目标值，说明权重调整策略和激活函数选择是有效的。

这种模拟不仅验证了BP神经网络的可行性，也为更复杂的深度学习模型奠定了基础。在实际应用中，可以通过调整隐含层节点数、学习率等参数来优化模型性能。