matlab反传递函数

MATLAB中的反传递函数（backpropagation function）是神经网络训练中常用的一种算法，用于计算神经网络权值的梯度，从而实现网络训练。反传递函数采用梯度下降法（Gradient Descent）来调整神经网络中的权值，以最小化训练误差。

在MATLAB中，可以使用`trainbfg`、`trainlm`、`traincgb`等函数来进行反传递函数的训练。其中，`trainbfg`函数使用BFGS算法，`trainlm`函数使用Levenberg-Marquardt算法，`traincgb`函数使用Conjugate Gradient Backpropagation算法。这些函数会自动计算每个权重的梯度，并根据梯度调整权重值。

如果需要自定义反传递函数，可以使用MATLAB的`customBP`函数，该函数允许用户自己编写反传递函数。用户需要提供计算梯度的代码，并将该代码传递给`customBP`函数。在训练过程中，MATLAB会调用用户提供的代码来计算梯度并进行权值调整。