MATLAB双隐层BP神经网络教学演示程序（前向/反向传播解析）

资 源 简 介

本项目完整实现了双隐层前馈神经网络的前向传播与反向传播算法，支持单样本/批量训练模式切换。包含逐层权重更新可视化、损失函数曲线实时绘制功能，所有代码均配有详细注释和算法说明文档，适合神经网络教学和算法研究。

详 情 说 明

双隐层BP神经网络教学演示程序

项目介绍

本项目是一个用于教学演示的双隐层前馈神经网络完整实现，重点展示神经网络的前向传播与反向传播计算过程。通过可视化的方式直观呈现权重更新机制和损失函数变化规律，帮助学习者深入理解BP算法的核心原理。

功能特性

• 完整网络实现：双隐层神经网络架构，支持自定义隐层节点数配置
• 实时可视化：动态显示损失函数曲线、准确率变化趋势
• 训练模式切换：支持单样本逐次训练与批量训练两种模式对比演示
• 算法解析展示：逐层解析前向传播计算与反向传播梯度更新过程
• 详细输出报告：提供权重矩阵、预测结果、混淆矩阵等完整评估信息

使用方法

1. 准备数据：输入训练样本集（N×M矩阵）和对应的独热编码标签（N×K矩阵）
2. 配置参数：设置隐层节点数向量、学习率、最大迭代次数等超参数
3. 启动训练：运行程序开始网络训练，观察实时可视化效果
4. 结果分析：查看最终权重值、测试集准确率及算法步骤详细输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本绘图工具包

文件说明

主程序文件集成了神经网络的核心训练流程，包含网络参数初始化、前向传播计算、误差反向传播、权重更新优化等完整算法链。同时实现了训练过程的动态可视化展示，能够实时绘制损失函数收敛曲线和分类准确率变化趋势，并提供详细的算法步骤说明输出。程序还支持单样本与批量两种训练模式的切换演示，便于对比不同训练策略的效果差异。