bp神经网络 反向传播 sigmoid 代码 matlab
时间: 2023-07-22 08:43:11 浏览: 50
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,它演示了如何使用反向传播算法训练一个多层感知机,其中激活函数为 sigmoid 函数:
```matlab
% 训练集
X = [0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
y = [0; 1; 1; 0];
% 隐藏层参数
input_layer_size = size(X, 2);
hidden_layer_size = 4;
output_layer_size = 1;
% 初始化权重
W1 = randn(input_layer_size, hidden_layer_size);
W2 = randn(hidden_layer_size, output_layer_size);
% 学习率
alpha = 0.1;
% 反向传播训练
for i = 1:10000
% 前向传播计算输出
z2 = X * W1;
a2 = 1 ./ (1 + exp(-z2));
z3 = a2 * W2;
y_pred = 1 ./ (1 + exp(-z3));
% 计算误差
delta3 = (y_pred - y) .* (y_pred .* (1 - y_pred));
delta2 = delta3 * W2' .* (a2 .* (1 - a2));
% 更新权重
W2 = W2 - alpha * (a2' * delta3);
W1 = W1 - alpha * (X' * delta2);
end
% 预测
z2 = X * W1;
a2 = 1 ./ (1 + exp(-z2));
z3 = a2 * W2;
y_pred = 1 ./ (1 + exp(-z3));
```
在这个示例中,我们通过随机初始化权重、进行 10000 次迭代的反向传播训练,来学习 XOR 函数的输出。在训练结束后,我们通过前向传播计算预测输出,并与真实输出进行比较。