双层BP神经网络

资 源 简 介

双层BP神经网络

详 情 说 明

双层BP神经网络是一种经典的前馈神经网络结构，包含输入层、单个隐藏层和输出层。该网络通过误差反向传播算法调整权重，逐步减小预测值与真实值的差距。

核心特点： 归一化处理：BPp版本在数据输入时执行归一化操作，将特征缩放至统一量纲，提升梯度下降效率并避免数值溢出问题。带归一化的版本通常对数据分布差异大的场景更稳定。 原始数据处理：EX版本直接使用原始数据，适合特征本身尺度接近的情况，但需注意学习率调参。 优化算法扩展：BP.m文件中内置多种反向传播优化选项（如标准梯度下降、带动量的梯度下降等），用户可通过替换算法模块对比收敛效果。

典型应用流程： 数据需按特定格式组织，首列必须是目标输出值 隐藏层神经元数量需根据任务复杂度手动设置 训练过程中会动态显示误差下降曲线，用于监控过拟合

扩展思考： 双层网络虽结构简单，但可通过增加隐藏层神经元数量逼近非线性函数。对于归一化版本，要注意测试阶段需使用与训练集相同的缩放参数。优化算法的选择会显著影响训练速度，尤其在处理病态矩阵时，建议尝试自适应学习率算法。