MATLAB手动实现三层神经网络训练系统

资 源 简 介

该项目通过纯MATLAB代码实现三层神经网络的前向传播与反向传播，支持自定义学习率、迭代次数等参数，并提供损失函数可视化界面，便于理解神经网络训练过程。适用于教学演示与算法实验。

详 情 说 明

基于手动实现的三层神经网络原理演示与训练系统

项目介绍

本项目通过手动实现包含输入层、隐藏层和输出层的三层神经网络结构，完整演示神经网络的前向传播和反向传播过程。系统支持用户自定义网络参数（如学习率、迭代次数、隐藏层节点数等），并提供可视化的训练过程展示，包括损失函数变化曲线和权重更新过程。项目重点在于通过简洁的代码和详细注释，帮助初学者深入理解神经网络的基本原理和工作机制。

功能特性

• 完整算法实现：手动实现神经网络前向传播算法、反向传播算法和梯度下降优化方法
• 灵活参数配置：支持自定义学习率、迭代次数、隐藏层节点数和激活函数（sigmoid/tanh/relu）
• 多样化数据支持：

- 训练数据：支持CSV格式的数值型数据，特征维度可自定义 - 标签数据：分类问题支持one-hot编码格式，回归问题支持连续数值

• 丰富输出展示：

- 训练过程可视化：损失函数下降曲线图、准确率变化曲线 - 网络权重矩阵：显示各层之间的连接权重值 - 预测结果：对新输入数据的分类/回归预测结果 - 性能评估：训练集和测试集的准确率/均方误差等指标报告

使用方法

1. 准备数据：将训练数据保存为CSV格式，确保特征数据和标签数据格式正确
2. 配置参数：设置学习率、迭代次数、隐藏层节点数等网络参数
3. 启动训练：运行主程序开始网络训练过程
4. 查看结果：观察可视化训练曲线，查看权重矩阵和性能评估报告
5. 进行预测：使用训练好的模型对新数据进行预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 需要安装MATLAB基本工具箱

文件说明

主程序文件集成了神经网络的核心功能模块，包括网络参数初始化、训练数据加载与预处理、前向传播计算、误差反向传播、权重更新优化、训练过程可视化以及模型预测评估等完整流程。该文件通过模块化设计实现了神经网络的完整训练周期，并提供了详细的运行状态监控和结果展示功能。