神经网络学习算法

BP神经网络重要函数 在MATLAB中构建和训练BP神经网络，可以使用以下重要函数： | 函数名 | 功能 ||---|---|| newff() | 生成一个前馈BP网络 || tansig() | 双曲正切S型(Tan-Sigmoid)传输函数 || logsig() | 对数S型(Log-Sigmoid)传输函数 || traingd() | 梯度下降BP训练函数 |

这个MATLAB库专门为DNNE算法设计，提供一个完整的集成学习解决方案。

SOFM神经网络基础算法 将介绍自组织映射（SOFM）神经网络的基本算法。SOFM是一种无监督学习算法，用于数据可视化和降维。它利用竞争学习原理，将高维输入数据映射到低维输出空间中。将涵盖SOFM算法的步骤、权重更新规则和算法的应用。

BP神经网络模型与学习算法教程 本教程介绍了BP神经网络模型及其学习算法，使用MATLAB进行演示。内容涵盖： BP神经网络模型的架构和原理 BP学习算法的推导和实现 训练神经网络的步骤和技巧 使用MATLAB进行BP神经网络训练和测试 适合于神经网络初学者和希望使用MATLAB进行神经网络应用的人员。

为MATLAB神经网络学习者和研究人员提供的宝贵资料

BP神经网络（反向传播神经网络）是一种常见的监督学习算法，常用于分类、回归等任务。其基本原理包括前向传播和反向传播，通过计算误差并调整网络参数来优化模型。以下是MATLAB实现BP神经网络的基本步骤： 数据预处理：准备训练数据，并对数据进行归一化或标准化处理。 初始化权重和偏置：随机初始化神经网络的权重和偏置。 前向传播：输入数据通过网络层进行计算，得到预测值。 误差计算：使用均方误差（MSE）等指标计算预测结果与实际结果之间的差异。 反向传播：通过梯度下降法更新权重和偏置，减少误差。 训练迭代：多次迭代直到误差收敛或达到预设的停止条件。 测试与评估：用测试数据评估模型的效果。

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

执行M文件，这是Kohnen竞争学习神经网络的学习算法。

BP 神经网络的经典模型和学习算法，一直是搞机器学习的老朋友了。网上资源虽然多，但能看懂、能直接拿来用的不多。CPU&D 这个站上整理的几个资料，内容还挺实在的，尤其是代码那块，清晰直接，适合直接改造用。 BP 神经网络模型与学习算法的内容结构比较清楚，概念解释得比较接地气，不绕。讲清楚了前向传播和反向传播的逻辑，适合入门也适合复习。 像http://www.cpud.net/down/10547.html的 MATLAB 代码示例就蛮实用，跑一跑你就知道这个模型怎么收敛的。想改结构、调参数，直接在代码里调就是了，响应也快。 如果你想更深入一点，比如搞清楚误差怎么反向传播，或者试着用 Pyth

该程序包提供了多种神经网络算法，使用C语言编写，可用于各种机器学习和人工智能应用。