MATLABBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練？首先使用newff函數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，然后使用train函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。1） 正向傳播：輸入樣本->輸入層->隱藏層（處理）->輸出層注1：如果輸出層的實(shí)際輸出

MATLABBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練？

首先使用newff函數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，然后使用train函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。1） 正向傳播：輸入樣本->輸入層->隱藏層（處理）->輸出層注1：如果輸出層的實(shí)際輸出與預(yù)期輸出（教師信號）不匹配，誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱藏層（逐層）－>輸入層。其主要目的是通過反向傳播對輸出誤差進(jìn)行反向傳播，將誤差分配到每一層的所有單元，從而得到每一層單元的誤差信號，然后對每個單元的權(quán)值進(jìn)行校正（這個過程是權(quán)值調(diào)整的過程）。BP算法實(shí)現(xiàn)步驟（軟件）：1）初始化2）輸入訓(xùn)練樣本對，計算每層輸出3）計算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差4）計算每層誤差信號5）調(diào)整每層權(quán)重6）檢查網(wǎng)絡(luò)總誤差是否滿足精度要求，然后訓(xùn)練結(jié)束；如果不夠，則返回步驟2）注意：改進(jìn)算法-添加動量項(xiàng)，自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率（這看起來不錯）并引入陡度因子。