MATLAB单层神经网络反向传播训练系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了单层神经网络的反向传播训练算法，支持输入训练样本与标签自动优化权重与偏置，最小化损失函数，并提供训练过程的可视化监控，便于观察模型收敛性能。

详 情 说 明

基于反向传播算法的单层神经元网络训练系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的单层神经网络训练系统，核心算法基于反向传播机制。系统能够接收训练样本与标签，通过梯度下降方法自动优化网络权重与偏置参数，以最小化损失函数，提升模型预测性能。训练过程中支持学习率自适应调整，并提供损失收敛曲线等可视化反馈，便于用户监控训练状态与模型效果。

功能特性

• 反向传播算法：基于链式求导法则，精确计算梯度，实现误差的高效反向传播。
• 自适应学习率：支持动态调整学习率，以平衡训练速度与稳定性。
• 训练过程可视化：实时绘制损失函数下降曲线，直观展示模型收敛过程。
• 灵活的参数配置：用户可设定学习率、最大迭代次数、误差容忍阈值等关键参数。
• 完整的输出报告：提供最终权重、偏置、损失记录及训练集准确率/误差指标。

使用方法

1. 准备输入数据：组织好训练样本矩阵（N×M）与标签向量（N×1）。
2. 设置超参数：指定学习率、最大迭代次数及误差容忍阈值。
3. 运行训练程序：系统将自动执行反向传播算法，优化网络参数。
4. 查看结果：获取训练后的权重、偏置、损失记录及性能指标，并观察可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：不少于 4 GB RAM（根据数据规模调整）

文件说明

主要的程序入口集成了数据加载、网络参数初始化、前向传播计算、误差反向传播、权重与偏置更新、损失记录与收敛判断、结果可视化以及训练准确率评估等核心流程，实现了从数据输入到模型训练与结果输出的完整闭环。