matlab神经网络训练图解释,matlab实现神经网络算法

matlab 神经网络

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net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});%创建一个bp神经网络=10;%显示训练迭代过程=0.05;%学习速率0,05=1e-10;%训练精度net.trainParam.epochs=50000;%最大训练次数net=train(net,p,goal);%训练结果要么接近于1，要么就是0，就这俩类啊，这就是分类结果；每次都有些差异很正常，只要不大。

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成爱发猫 www.aifamao.com。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。

若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。

误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

1）正向传播：输入样本