使用反向传播算法的多层神经网络的 MATLAB 实现。 数据使用：MNIST（ http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ）

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。

主要介绍了Python实现的人工神经网络算法,结合实例形式分析了Python基于反向传播算法实现的人工神经网络相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

实验中，采用iris分类数据进行测试。其中共有4种特征，3种类别。设置的网络参数为输入层为4(特征数)，隐藏层设置了1层。神经元个数为8，输出层为3(类别数)，激活函数采用的是sigmoid函数。训练的时候设置的mini_batch_size大小为120（训练样本个数），迭代次数为2000，采用的权重更新策略为批量梯度下降法。最终得到的训练模型在测试数据上进行测试，测试的准确率为1。过程中的验证集准确率变化见图3。在迭代到达600次的时候基本已经稳定，说明该网络结构得到的准确率大致就在这个范围。

自己写的一个作业，是神经网络里面的反向传播算法。大家看看

今天有朋友咨询我反向传播算法，我觉得不需要太复杂的推导，就可以解释清楚这个算法的原理。 序 假定神经网络采用下面的结构： 1. 最简单的神经网络模型 我们考虑最简单的情况：一个输入节点、一个输出节点、一个训练样本，网络结构如下图： 2. 损失函数 为了简化分析，我们假定只有一个训练样本 (x,y)(x,y)(x,y)。于是，损失函数简化为下面的形式： E=12(y−a5)2(3)\tag3 E = \frac12(y – a_5)^2 E=21​(y−a5​)2(3) 其中，(x,y)(x,y)(x,y) 是训练样本、a1=xa_1=xa1​=x，wiw_iwi​ 的初始值随机赋予，而 a

手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码

【ch07-反向传播算法】 7.链式法则.pdf

matlab开发-多层感知神经网络模型与反向传播算法。Simulink多层感知器神经网络模型及反向传播算法。

训练输入向量和目标向量分别从文件 data1in 和 data1out 中读取。 输入和输出层的节点数取决于节点数。 这些数据集中的行数。 隐藏层数、每个隐藏层的节点数和目标误差（设为0.1）由用户输入。 每 100 个 epoch 后绘制学习曲线。 可以使用底部的滑块改变学习因子。 这个想法是从 AliReza KashaniPour 和 Phil Brierley 创建的算法中挑选出来的。 隐藏层的激活函数是logsig，输出层是线性的！ 只需按 F5 就可以了！ anshuman0387[at]yahoo[dot]com :)