bp神经网络matlab代码

以下是一个简单的BP神经网络的MATLAB代码示例：

%准备数据集
x = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
y = [0 1 1 0];

%定义神经网络结构
net = feedforwardnet(10); %10个隐含层神经元
net = train(net,x,y); %训练网络
view(net); %查看网络结构

%测试网络
testX = [0.1 0.9; 0.2 0.8];
testY = net(testX); %预测输出结果
disp(testY);

以上代码中，我们首先定义了一个包含4个样本的数据集，每个样本有2个输入和1个输出。然后我们使用`feedforwardnet`函数定义了一个拥有10个隐含层神经元的BP神经网络。接着我们使用`train`函数训练了该网络，并使用`view`函数查看了该网络的结构。最后我们使用测试数据集`testX`测试了该网络，并使用`disp`函数输出了预测结果。

相关问题

BP神经网络 matlab代码

### BP神经网络的MATLAB实现

为了展示BP神经网络在MATLAB中的具体实现，下面提供了一个完整的代码框架。此代码实现了前馈计算、代价函数以及反向传播算法来更新权重矩阵。

#### 加载数据集并初始化参数

% Load saved matrices from files.
load('ex4data1.mat'); % training data stored in arrays X, y
load('ex4weights.mat'); % pre-initialized neural network parameters

input_layer_size  = 400;    % 输入层节点数 (20x20 Input Images of Digits)
hidden_layer_size = 25;     % 隐藏层节点数
num_labels        = 10;     % 输出类别数量 (10 labels, from 1 to 10)

m = size(X, 1);             % 训练样本的数量

#### 显示部分训练样本图像

% Randomly select 100 data points to display
sel = randperm(size(X, 1));
sel = sel(1:100);

displayData(X(sel, :)); % 调用自定义函数显示选定的数据点作为图片
title('Training Data');

#### 定义Sigmoid激活函数及其导数

function g = sigmoid(z)
    g = zeros(size(z));
    g = 1 ./ (1 + exp(-z));
end

function gprim = sigmoidGradient(z)
    g = sigmoid(z);
    gprim = g .* (1-g);
end

#### 初始化Theta权值矩阵

initial_Theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1) * 0.24;
initial_Theta2 = rand(num_labels, hidden_layer_size + 1) * 0.24;

nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)];

#### 前向传播与成本函数计算

function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ...
                                input_layer_size, ...
                                hidden_layer_size, ...
                                num_labels, ...
                                X, y, lambda)
                                
    Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ...
                     hidden_layer_size, (input_layer_size + 1));

    Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ...
                    num_labels, (hidden_layer_size + 1));

    m = size(X, 1);
    
    J = 0;
    Theta1_grad = zeros(size(Theta1));
    Theta2_grad = zeros(size(Theta2));

    % Forward Propagation and Cost Calculation...
    a1 = [ones(m, 1) X]; % Add ones column for bias term
    
    z2 = a1 * Theta1';
    a2 = sigmoid(z2);
    a2 = [ones(m, 1) a2];
    
    z3 = a2 * Theta2';
    h = sigmoid(z3);
    
    Y = full(sparse(1:m, y, 1, m, num_labels));
    
    J = (-Y.*log(h)-(1-Y).*log(1-h))/m;
    J = sum(sum(J));
    
    reg_term = lambda / (2*m) * (sum(sum(Theta1(:,2:end).^2))+sum(sum(Theta2(:,2:end).^2)));
    J = J + reg_term;
    
    % Backpropagation Gradient Computation...
    delta3 = h - Y;
    delta2 = delta3*Theta2(:,2:end).*sigmoidGradient(z2);
    
    Delta1 = delta2' * a1./m;
    Delta2 = delta3' * a2./m;
    
    Theta1_grad = Delta1 + ([zeros(size(Theta1, 1), 1) Theta1(:,2:end)] * lambda/m)';
    Theta2_grad = Delta2 + ([zeros(size(Theta2, 1), 1) Theta2(:,2:end)] * lambda/m)';
    
    grad = [Theta1_grad(:) ; Theta2_grad(:)];

end

上述代码展示了如何构建一个多层感知器模型，并通过反向传播调整其内部连接强度以更好地拟合给定的数据集[^1][^2][^3].

bp神经网络 MATLAB代码

BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的前向传播-反向传播的多层感知器模型，常用于机器学习中的非线性建模和预测。在MATLAB中，你可以使用Neural Network Toolbox来创建和训练BP神经网络。以下是一个简单的BP神经网络训练的示例代码：

% 导入所需工具箱
addpath('toolbox_path'); % 请替换为实际的Neural Network Toolbox路径

% 创建数据集（这里假设已经准备好了X和y输入输出变量）
X = ...;
y = ...;

% 设定网络参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
numInputs = size(X, 2); % 输入特征数
numOutputs = size(y, 2); % 输出类别数
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); % 创建网络

% 设置网络结构和参数
net.layers(1).transferFcn = 'logsig'; % 使用logistic sigmoid激活函数
net.layers(2).transferFcn = 'softmax'; % 输出层使用softmax处理分类问题
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt反向传播算法进行训练
net.learningRate = 0.1; % 学习率
net.maxEpochs = 100; % 最大迭代次数

% 开始训练
[net, tr] = train(net, X', y'); % X'表示转置，因为train函数需要列向量作为输入

% 评估模型性能
YPred = net(X'); % 预测输出
loss = crossentropy(YPred, y'); % 计算交叉熵损失
confMat = confusionmat(y', YPred); % 计算混淆矩阵

%