💻 MATLAB神经网络编程(五) 🧠 BP神经网络的模型结构与学习规则
发布时间：2025-04-03 03:34:56来源：
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它通过前馈计算和反向传播调整权重，实现对复杂数据的学习与预测。它的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层三层组成，每一层由多个神经元构成。其中，隐藏层起到关键作用，能够提取数据特征并完成非线性映射。
学习规则的核心在于误差修正，即通过比较实际输出与目标输出之间的差异（误差），利用梯度下降法不断优化网络参数。简单来说，BP网络会将误差从输出层逐步传递回隐藏层，逐层调整权值，以最小化整体误差。这个过程就像“纠错小助手”，让网络变得更聪明！
借助MATLAB强大的工具箱，我们可以轻松构建并训练BP网络，解决分类、回归等问题。无论是金融预测还是图像识别，BP神经网络都能大显身手。💪
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