BP神经网络MATLAB实现

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BP神经网络

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程,输入模式从输入层经隐单元层逐层处理,并转向输出层,每~层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向传播,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各神经元的权值,使得误差信号最小。

Python代码

TensorFlow神经网络函数拟合实例(基于Python)

MATLAB代码

效果

识别率是 97.333%

参考资料:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html

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