误差反向传播（BP）神经网络简单分类器

资 源 简 介

误差反向传播（BP）神经网络简单分类器

详 情 说 明

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的监督学习模型，它通过不断调整网络权重来最小化预测误差。在MATLAB环境下实现的BP神经网络分类器，通常包含以下几个关键步骤：

网络初始化：首先确定网络的输入层、隐藏层和输出层的节点数量，并随机初始化各层之间的连接权重。隐藏层的层数和节点数会影响模型的表达能力，需要根据具体任务进行调整。

前向传播：输入数据经过加权求和并通过激活函数（如Sigmoid或ReLU）传递，逐层计算直至输出层。输出层的值即为网络的预测结果。

误差计算：将预测结果与实际标签进行比较，计算误差（如均方误差或交叉熵损失）。误差反映了当前网络的性能，是反向传播的起点。

反向传播：误差从输出层向输入层反向传递，利用链式法则计算各层权重的梯度。梯度表示误差对权重的敏感度，是权重更新的依据。

权重更新：使用优化算法（如梯度下降）根据梯度调整权重，逐步减少误差。学习率是控制更新步长的关键参数，需要合理设置以避免震荡或收敛过慢。

迭代训练：重复前向传播、误差计算、反向传播和权重更新的过程，直到误差达到可接受水平或训练轮次完成。

MATLAB提供了强大的矩阵运算和神经网络工具箱，可以高效实现BP网络。通过调整隐藏层结构、激活函数和学习率等超参数，该分类器能够适应不同的分类任务，如二分类或多分类问题。