我想要一个MATLAB的四输入bp神经网络的代码

好的，以下是MATLAB的四输入bp神经网络的代码：

% 设置输入和输出数据
x = [ 1 1; 1 1; 1 1 1 1];
t = [ 1 1 ];

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = .01;

% 训练神经网络
net = train(net, x, t);

% 使用神经网络进行预测
y = net(x);

% 显示预测结果
disp(y);

相关问题

搭建一个MATLAB的四输入bp神经网络

好的，我可以回答这个问题。搭建一个MATLAB的四输入bp神经网络，需要先确定网络的结构和参数，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数，学习率、动量因子等。然后，使用MATLAB中的神经网络工具箱，选择BP神经网络模型，输入数据集进行训练和测试，最终得到一个训练好的神经网络模型。

帮我写一份matlab详细的bp神经网络例题代码

当然可以帮您编写一份MATLAB的BP神经网络的示例代码。以下是一个简单的BP神经网络的例子，用于解决二分类问题：

% 设置训练集
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]; % 输入特征
y = [0; 1; 1; 0]; % 目标输出

% 初始化神经网络参数
input_layer_size = size(X, 2);
hidden_layer_size = 4;
output_layer_size = 1;
epsilon_init = 0.12;
max_iter = 10000;
alpha = 0.1;

% 随机初始化权重
Theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1) * 2 * epsilon_init - epsilon_init;
Theta2 = rand(output_layer_size, hidden_layer_size + 1) * 2 * epsilon_init - epsilon_init;

% 开始训练
for iter = 1:max_iter
    % 前向传播
    a1 = [ones(size(X, 1), 1) X]; % 添加偏置单元
    z2 = a1 * Theta1';
    a2 = sigmoid(z2); % 隐层激活函数使用sigmoid函数
    a2 = [ones(size(a2, 1), 1) a2]; % 添加偏置单元
    z3 = a2 * Theta2';
    h = sigmoid(z3); % 输出层激活函数使用sigmoid函数
    
    % 计算代价函数
    J = -(1 / m) * sum(sum(y .* log(h) + (1 - y) .* log(1 - h)));
    
    % 反向传播
    delta3 = h - y;
    delta2 = delta3 * Theta2 .* sigmoidGradient([ones(size(z2, 1), 1) z2]);
    delta2 = delta2(:, 2:end);
    
    Delta1 = delta2' * a1;
    Delta2 = delta3' * a2;
    
    Theta1_grad = Delta1 ./ m;
    Theta2_grad = Delta2 ./ m;
    
    % 更新参数
    Theta1 = Theta1 - alpha .* Theta1_grad;
    Theta2 = Theta2 - alpha .* Theta2_grad;
end

这是一个简单的BP神经网络的示例代码，用于解决二分类问题。您可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。希望能对您有所帮助！