matlab误差分析

这是一个BP神经网络的代码，通过设置神经网络的层数，每层的节点数，激活函数，激活函数导数，节点权重，前一节点权重，误差，阈值，前一时刻阈值，以及每层输出这样的结构体来完成

这是用matlab训练BP神经网络的一个小例子，自己可以试着换下数据集做自己的预测，感谢分享，代码不易，且行且珍惜！

三层的BP神网络理论上可以拟合出任意的函数，此文件使用C++创建简单的BP神经网络，分为输入层次，中间层次，输出层三层。系数调整采用梯度下降法。

bp神经的vb算法代码，比较适用于想学习bp算法的童靴，简单易懂~！

遗传算法优化BP神经的简化程序，本资源包主要用于优化神经网络。程序分为几个子程序，在运行时记得保存好，主程序主意看好注释，可以很简单得算出神经网络的最优参数，得到一个比较理想的神经网络

bp神经网络的数据分类，用信信号处理等问题==================================================================================

C++方式实现，用异或问题进行了测试。可以指定层数和每层神经元数。

利用bp神经网络对数字进行训练，然后能够识别手写数字

隐层节点数的确定是神经网络设计中非常重要的一个环节，一个具有无限隐层节点的两层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射。但对于有限个输入到输出的映射，并不需要无限个隐层节点，这就涉及到如何选择隐层节点数的问题，而这一问题的复杂性，使得至今为止尚未找到一个很好的解析式，隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己进行试验来确定。一般认为，隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系。而且，隐层节点数过少，则无法产生足够的连接权组合数来满足若干样本的学习；隐层节点数过多，则学习以后网络的泛化能力变差。确定隐层的节点数有如下几种方法： 1）如果要求逼近的样函数变化剧烈、波动很大，则要求可调整地连接权数多，从而隐层的节点数也应该多一些； 2）如果规定的逼近精度高，则隐含层单元数也应该多一些； 3）可考虑开始时放入较少的隐含层单元，根据以后的学习情况逐渐增加；或一开始就加入足够多的隐层节点，通过学习把不太起作用的连接权和隐层节点删去

BP神经网络可以说成是“万恶之源”，它的存在为广大的神经网络、机器学习的先行者们解决异或问题提供了一种可能，也为神经网络以至于后来的深度学习的学科的兴起奠定了坚实的基础，也提供了一种全新的解决问题的思路。这个年代还并没有出现大量的使用易语言完成相关神经网络开发的趋势，这里借助易语言的模块（部分模块已经放在了压缩包中）为验证码的识别提供了一种新的思路，也是使用经典的BP神经网络不断地优化权值，从而在学习的过程中不断增强了系统的学习能力，所以最后的验证码（字母+数字）的识别正确率已经超过百分之90