BP 网络的训练过程，最怕的就是调来调去没效果。下面这几个资源，真的是蛮靠谱的，适合你想快速搞懂或者拿来改的场景。代码清晰、思路完整，适合初学者也适合老手临时用一用。

BP 神经网络的结构其实不难，输入层、隐藏层、输出层那一套，难的是调参和收敛速度的问题。这篇对整体机制讲得比较细，顺着思路一步步走，容易上手。

你要是像我一样懒得从头搭，直接去看MATLAB 代码示例，不少地方还能直接改数据就跑了，挺方便的。尤其是训练误差那块的展示，效果图直观，能节省不少调试时间。

嗯，想在 Matlab 里自己实现一遍？这个资源对函数调用和流程得挺清楚。像train、sim这些核心函数都有实际应用，改起来也比较省事。

代码跑得慢或者不收敛？试试优化版本。做了不少细节，比如学习率动态调整那块，还有初始化方式的优化，用在大一点的数据集上，响应也快。

如果你对 BP 网络的数学模型好奇，建议你看看这篇，虽然内容多，但写得不枯燥，举了多生活化的例子，比如模拟温度预测那种，挺有意思的。

还有一个比较全的，是MATLAB 算法实现合集，你可以拿来跟上面几篇对照着看，补全理解，也方便你二次开发。

如果你正好在做模型调优，或者想快速生成训练 demo，这几个链接都挺实用，建议收藏一波。