反向传播算法
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MATLAB神经网络模式识别实验系统：感知器模型与BP算法实现
本项目基于MATLAB实现了单层感知器线性分类与多层前馈神经网络，应用反向传播算法进行非线性模式识别。支持Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数，并提供训练过程可视化功能，适用于模式识别与机器学习教学实验。 -
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基于反向传播算法的MATLAB人工神经网络鸢尾花分类系统
该项目使用MATLAB实现完整的BP神经网络分类器，手动编写前向传播、误差计算和反向传播算法，不依赖神经网络工具箱。系统能够对鸢尾花数据集进行三分类，适合学习神经网络底层原理和MATLAB编程实践。 -
MATLAB实现的BP神经网络手动编程框架
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。 -
基于MATLAB的MLP神经网络单样本BP算法实现
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。
