全面的双隐层反向传播神经网络算法MATLAB程序

资 源 简 介

全面的双隐层反向传播神经网络算法MATLAB程序

详 情 说 明

本文介绍一个完整的双隐层反向传播神经网络算法在MATLAB中的实现框架。该算法主要包含三个关键阶段：前向传播、误差计算和反向权重更新。

在前向传播阶段，输入数据依次通过两个隐藏层，每个层使用Sigmoid或ReLU激活函数进行非线性变换。第一隐层接收原始输入特征，第二隐层进一步提取高层特征，最终输出层使用Softmax（分类任务）或线性函数（回归任务）产生预测结果。

误差计算环节采用交叉熵损失（分类）或均方误差（回归）。对于双隐层结构，需要特别处理中间层的误差传递：输出层误差首先反向传播到第二隐层，计算其权重梯度；然后继续传播至第一隐层。每层权重更新采用梯度下降法，学习率可配置为固定值或自适应调整。

实现时应注意：隐层神经元数量需要根据任务复杂度调整，过多会导致过拟合；采用批量训练时需合理设置batch大小；建议加入L2正则化约束权重。该框架可扩展应用于各类预测任务，通过调整激活函数和损失函数即可适配不同场景需求。