自己编写的BP神经网络算法

资 源 简 介

自己编写的BP神经网络算法

详 情 说 明

反向传播（BP）神经网络是一种广泛应用于模式识别、函数拟合等任务的监督学习算法。其核心思想是通过误差反向传播来调整网络权重，从而逐步逼近目标函数。

该实现的特点在于简洁性和易用性。全局归一化处理确保了输入数据被统一缩放至合理范围（如[0,1]或[-1,1]），这对神经网络的训练稳定性至关重要，避免因特征量纲差异导致的收敛问题。

算法设计上支持两种使用场景： 独立运行模式：直接完成从数据加载到预测的全流程 模块化调用：作为深度学习框架的组成部分，通过暴露的接口与其他模块协同工作

实现时应注意的几个关键点包括： 激活函数的选择（如sigmoid或ReLU） 学习率的动态调整策略 隐含层节点数的经验公式计算 早停法防止过拟合的实现

这种自研实现相比现成框架的优势在于更透明的算法细节，特别适合教学演示或需要定制化修改的场景。使用者可以通过调整网络结构参数来观察对训练效果的影响，从而深入理解神经网络的工作原理。