不调用MATLAB本身的神经网络工具箱

资 源 简 介

不调用MATLAB本身的神经网络工具箱

详 情 说 明

在MATLAB中不依赖内置神经网络工具箱实现两层神经网络，本质上需要手动完成网络架构设计、前向传播、损失计算和反向传播等核心环节。以下是关键实现思路：

网络初始化阶段需手动创建权重矩阵，通常采用随机小数值初始化输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的连接权重。注意权重矩阵的维度需匹配相邻层的神经元数量，例如输入维度为n时，第一层权重应为[n, hidden_size]的矩阵。

前向传播过程依次计算隐藏层和输出层的激活值。隐藏层使用ReLU或sigmoid等激活函数处理线性变换结果，输出层根据任务类型选择softmax（分类）或线性激活（回归）。每层的计算可表示为矩阵乘法加偏置，后接逐元素激活函数。

损失函数的选择取决于任务类型，分类常用交叉熵，回归采用均方误差。计算损失时需注意批量数据处理的维度匹配问题。反向传播需要手动推导梯度计算链式法则，重点在于输出层误差项的计算以及向隐藏层的误差反向传递。

权重更新环节实现梯度下降算法，按学习率调整权重。需保存前向传播的中间结果用于梯度计算，特别注意sigmoid激活函数的梯度表达式包含其输出值。迭代训练时需合理设置学习率和批量大小，可加入动量项来优化收敛速度。

这种实现方式虽然代码量较大，但能深入理解神经网络各环节的数学原理，特别适合教学演示或定制化网络结构的实验。关键的挑战在于正确实现矩阵运算维度和梯度计算公式的对应关系。