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：
weixin_38701156
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