三层BP神经网络实现Matlab

三层的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络是一种常见的深度学习模型，用于解决非线性回归和分类问题。在MATLAB中，可以利用其内置的Neural Network Toolbox来构建和训练三层神经网络。以下是基本步骤：

1. **创建网络结构**:

   layers = [
       imageInputLayer([size(inputData, 2) size(inputData, 3)])
       fullyConnectedLayer(numHiddenNodes) % 第一层隐藏层
       reluLayer                     % 使用ReLU激活函数
       fullyConnectedLayer(numClasses) % 输出层
       softmaxLayer                  % 对输出进行概率归一化
       classificationLayer           % 分类层
   ];

2. **设定训练选项**:

   options = trainingOptions('adam', ... % 选择优化算法
                             'MaxEpochs', maxEpochs, ... % 最大迭代次数
                             'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批量大小
                             'Verbose', false);        % 运行时不显示详细信息

3. **训练网络**:

   net = trainNetwork(trainData, layers, options);

4. **预测新数据**:

   predictedLabels = classify(net, testData);

5. **调试和评估**:
可以使用`performFcn`函数计算损失和性能指标。