bp神经网络 三层

资 源 简 介

bp神经网络 三层

详 情 说 明

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种基于误差反向传播的多层前馈网络，其三层结构（输入层、隐含层、输出层）是解决非线性问题的经典配置。在MATLAB中实现时，可通过内置工具或自定义代码灵活调整输入输出参数。

核心逻辑解析 结构设计：输入层节点数由特征维度决定，隐含层通常通过试错法确定节点数，输出层对应目标类别或回归值数量。 MATLAB实现： 数据预处理：需归一化输入数据，避免数值差异导致训练不稳定。 网络初始化：使用`feedforwardnet`函数创建网络，或手动定义权值矩阵。 训练配置：设置学习率、迭代次数（如`trainlm`算法），通过`train`函数启动训练。 扩展性：支持动态调整隐含层数（需修改网络对象）及自定义激活函数（如Sigmoid或ReLU）。

注意事项 过拟合问题可通过早停法（Early Stopping）或正则化缓解。 MATLAB的神经网络工具箱提供可视化界面（nntool），适合快速原型验证。