bp神经网络matlab实例

以下是一个简单的BP神经网络的Matlab实例代码：

% 导入数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);

% 设置参数
input_layer_size = 2;
hidden_layer_size = 3;
num_labels = 1;
lambda = 1;

% 初始化权重
initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size);
initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels);
initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)];

% 训练神经网络
options = optimset('MaxIter', 50);
costFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels, X, y, lambda);
[nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options);

% 加载训练好的权重
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));

% 预测
pred = predict(Theta1, Theta2, X);
fprintf('\nTraining Set Accuracy: %f\n', mean(double(pred == y)) * 100);

这里使用了一些自定义的函数，例如：

- `randInitializeWeights`：用于随机初始化权重矩阵的函数。
- `nnCostFunction`：计算神经网络的代价函数及其梯度的函数。
- `predict`：根据训练好的权重预测输出结果的函数。

你可以在Matlab的文档中找到这些函数的具体实现和用法。