基于MATLAB的MLP神经网络单样本BP算法实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现多层感知器神经网络，支持前向传播与误差反向传播算法，采用单样本逐次训练方式，适用于模式识别和函数拟合等场景。代码结构清晰，便于学习和扩展。

详 情 说 明

基于MATLAB的多层感知器单样本训练BP算法实现

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了一个基于误差反向传播（Backpropagation, BP）算法的多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）神经网络。该实现采用逐样本在线学习（单样本训练）模式，支持用户自定义网络结构（隐藏层数量及各层神经元数量），并可配置学习率、激活函数等关键训练参数。项目旨在为分类或回归任务提供从模型构建、训练到预测及结果可视化的完整解决方案。

功能特性

• 灵活的模型架构：支持自定义隐藏层数和各层神经元数量。
• 两种激活函数：可选择Sigmoid或Tanh作为隐藏层激活函数。
• 单样本在线训练：采用逐样本更新权重的训练模式，适用于流式数据或大型数据集。
• 兼容分类与回归：输出层可适配分类任务（Softmax + 交叉熵损失）或回归任务（线性输出 + 均方误差损失）。
• 训练过程可视化：动态绘制并保存损失函数下降曲线及准确率（对于分类任务）变化图，便于监控模型收敛情况。
• 完整的训练流程：提供从数据预处理、网络初始化、模型训练到性能评估和预测的全套功能。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据（N×M特征矩阵）和对应标签（N×K标签矩阵，分类任务建议使用one-hot编码）载入MATLAB工作区。
2. 配置参数：在主运行脚本中设置网络结构（如 hiddenLayers = [10, 5]）、学习率、最大迭代次数、激活函数类型（'sigmoid' 或 'tanh'）以及目标误差阈值等参数。
3. 运行训练：执行主脚本。程序将进行网络初始化，并开始迭代训练。训练过程中，损失和准确率（如适用）将实时显示在命令行并绘制成图。
4. 查看结果：训练完成后，程序会输出最终模型在训练集上的准确率或误差。训练得到的网络权重和偏置参数将被保存，可用于后续预测。可视化图表将展示训练过程的收敛趋势。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必需工具箱：本项目仅使用MATLAB基础函数，无需额外安装工具箱。

文件说明

主程序文件承载了项目的核心逻辑与控制流程。它负责整合数据加载、网络参数初始化、模型训练循环（包括前向传播、误差计算、反向传播与权重更新）、性能评估以及结果可视化等一系列关键操作，为用户提供了一个简洁明了的训练入口。