神经网络基础

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。

该 Matlab 代码实现了 BP神经网络，适用于 初学者 进行神经网络的学习和实践。代码清晰、简洁，易于理解和修改。通过本代码，用户可以掌握 BP 网络的基本结构、前向传播和误差反向传播算法。适合用于模式识别、数据分类等任务。适合学习神经网络的入门者使用。

神经网络的学习资源太多了，有时候挑起来反而头大。这里整理了一批比较实用的代码资源，尤其适合刚上手或者想用 MATLAB 动手实验一下的朋友。源码能直接跑，算法也算清晰，省得你东找西找浪费时间。 MATLAB 的单层神经网络代码蛮适合入门的，结构简单，逻辑也直观，链接在这儿。想搞清楚 NN 咋回事，用这个练练手挺好。 深度学习和机器学习基础这篇是理论入门的老朋友，虽然内容不新，但打基础还是靠谱的，传送门：点这里。 还有个比较有意思的是DNNE 集成学习算法，用 MATLAB 开发的，适合搞点进阶玩法，地址是这里。代码可复用性还不错。 如果你是那种喜欢一口气打包拿代码的人，推荐看看这个多种神经网络

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。

神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。

神经网络识别，可识别三种类别，使用四种特征。可更改程序以识别更多类别。

逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程；它将信息化为概念并用符号表示，然后通过符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行指令供计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是突然产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本在于两点：1.信息通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程完成的。

改进BP神经网络算法以提高数据挖掘中的收敛速度。

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

东南大学崇志宏的这篇关于神经网络计算模型和BP 算法的，算是我最近看过最清晰的一份资料了，适合想打好基础的你。 神经网络的结构和计算过程讲得挺扎实，从基本的神经元、激活函数、层结构，一路铺开。你要是刚接触深度学习，这部分真的挺有用，能帮你把抽象的原理变成脑子里的图像。 BP 算法这块内容比较细，包括图上怎么反向传播、矩阵怎么表示，甚至还提到了 CNN、RNN、LSTM 里的变种，讲得全。你在用TensorFlow的时候，再看看这个就明白为什么梯度要这么算了。 TensorFlow 的张量流模式也提到了——不是那种浅尝辄止的讲法，而是从图的结构、节点的数据流再到分布式训练，全链路打通。你要是准备