BP神经网络Matlab实现（由浅入深–未完待续）_bp神经网络matlab - CSDN文库

1星 105 浏览量更新于2023-03-03 评论收藏 103KB PDF 举报

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BP神经网络神经网络Matlab实现（由浅入深实现（由浅入深–未完待续）未完待续）

序序

BP神经网络是最常见、也是最基础的一种神经网络。网上教程颇多，但是对初学者可能会不太友好。本文打算由浅入深，先

使用神经网络工具箱快速实现，然后再自己编写代码加深理解。本文使用 MATLAB 2018B。

一、快速实现一、快速实现

1.1 背景介绍背景介绍

我们将拟合一个非线性的函数，为简单起见而不失一般性，这个函数有两个自变量，函数为：

那么，现在神经网络的结构如下：

输入为 x1, x2，输出为 z，中间层数量待定，现需要训练网络，使得各个箭头获得合适的权值，以拟合我们的目标式子。

1.2 神经网络工具箱实现神经网络工具箱实现

%% ann_toobox.m

%% 1、模拟产生数据

x1 = -10: 0.2: 10; % 自变量1（行向量）

x2 = -10: 0.2: 10; % 自变量2（行向量）

z = cos(x1) + sqrt(abs(x2))-2; % 真实函数关系

inputs = [x1; x2]; % 输入矩阵（变量数 x 样本数）

targets = z; % 目标矩阵（目标数 x 样本数）

%% 2、训练网络

net = newff(inputs,targets, 50); % 定义网络结构，一个隐含层，含50个神经元

net = train(net,inputs,targets); % 训练网络

outputs = net(inputs); % 训练结果

%% 3、可视化

plot(x1, targets,'--','LineWidth', 2); hold on % 绘制真实目标曲线

plot(x1, outputs, 'LineWidth', 1); % 绘制拟合结果

legend('目标值', '拟合值'); hold off % 加图标

结果如下：

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评论1

有趣的硬件工程师千金不换

2022-11-16

#毫无价值

weixin_38701156

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