如何定义 BPNN 函数,
时间: 2024-02-16 07:04:54 浏览: 15
BPNN(Back Propagation Neural Network)是一种常见的神经网络类型,用于解决分类和回归等问题。以下是定义 BPNN 函数的示例代码:
```matlab
function [W1, W2] = BPNN(X, Y, hidden, eta, epochs)
% X:输入样本,每行为一个样本
% Y:样本标签
% hidden:隐藏层神经元个数
% eta:学习率
% epochs:训练轮数
% 随机初始化权重
[m, n] = size(X);
W1 = rand(hidden, n + 1) - 0.5;
W2 = rand(1, hidden + 1) - 0.5;
for i = 1:epochs
% 随机抽取一个样本
j = randi(m);
x = [1, X(j,:)];
y = Y(j);
% 前向传播
z = sigmoid(W1 * x');
z = [1; z];
o = sigmoid(W2 * z);
% 反向传播
delta2 = (o - y) .* o .* (1 - o);
delta1 = (W2' * delta2) .* z .* (1 - z);
delta1 = delta1(2:end);
% 更新权重
W2 = W2 - eta * delta2 * z';
W1 = W1 - eta * delta1 * x;
end
end
function y = sigmoid(x)
y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end
```
这是一个简单的 BPNN 实现,包括随机初始化权重、前向传播、反向传播和权重更新等步骤。您可以根据自己的需求进行修改和优化。要使用此函数,请将其保存在一个名为 BPNN.m 的文件中,并使用以下代码进行调用:
```matlab
X = ...; % 输入样本
Y = ...; % 样本标签
hidden = ...; % 隐藏层神经元个数
eta = ...; % 学习率
epochs = ...; % 训练轮数
[W1, W2] = BPNN(X, Y, hidden, eta, epochs);
```
其中,X 和 Y 分别是输入样本和样本标签,hidden 是隐藏层神经元个数,eta 是学习率,epochs 是训练轮数。函数将返回最终的权重矩阵 W1 和 W2。