MATLAB实现的BP神经网络手动编程框架

资 源 简 介

本项目采用纯MATLAB代码实现了反向传播神经网络，包含网络初始化、前向/反向传播、权值更新等完整模块。支持自定义网络结构和超参数，为深度学习基础研究提供可定制的算法实现方案。

详 情 说 明

基于反向传播算法的神经网络手动实现

项目介绍

本项目完整实现了基于误差反向传播（BP）算法的神经网络训练与预测系统，完全不依赖于MATLAB神经网络工具箱。系统包含网络参数初始化、前向传播计算、损失函数评估、反向误差传播及权值梯度更新等核心模块。支持高度自定义的网络结构（层数、神经元数量）与训练超参数（学习率、迭代次数、激活函数类型），具有良好的通用性，可适用于分类（如模式识别）与回归（如函数拟合）等多种机器学习任务。

功能特性

• 完整的BP算法实现：包含前向传播、误差计算、反向传播、权值更新全流程。
• 灵活的架构配置：支持用户自定义隐藏层数量、各层神经元数目。
• 可选的激活函数：提供Sigmoid与Tanh两种常用激活函数。
• 训练过程可视化：实时绘制并展示训练损失随迭代次数的变化曲线。
• 全面的输出结果：提供训练好的网络模型、测试集预测结果以及性能评估指标（分类准确率/回归均方误差）。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据（n×m矩阵，n为样本数，m为特征维数）和对应的标签数据（n×k矩阵）载入工作区。准备格式相同的测试数据。
2. 配置参数：在主运行脚本中设置网络结构参数（如hidden_layers定义各隐藏层神经元数）、学习率learning_rate、最大迭代次数epochs以及激活函数类型activation_func。
3. 运行训练：执行主脚本。程序将开始训练网络，并在命令行窗口打印迭代进度，同时绘制损失下降曲线。
4. 获取结果：训练完成后，程序将自动对测试数据进行预测，并输出最终的模型权重、偏置、预测值以及性能评估报告。

系统要求

• 软件环境：需要MATLAB R2016a或更高版本。
• 硬件要求：无特殊要求，但对于大规模数据集，建议内存容量不低于8GB以确保流畅运行。

文件说明

主程序文件负责整个神经网络项目的核心流程调度与控制。其主要功能包括：接收用户对网络结构与训练参数的配置信息；调用网络初始化函数构建模型；组织训练数据的批量读取与送入；迭代执行前向传播与反向传播的核心计算步骤，并动态记录损失值；在训练结束后，利用习得的模型参数对测试集进行预测；最终完成结果的可视化展示与性能评估指标的输出。