【第1章·第15节】MATLAB/C语言混合编程应用5——BP神经网络训练

目录

1.引言

2.BP神经网络训练的原理

2.1 前向传播

2.2 损失计算

2.3 反向传播

2.4 权重更新

3.BP神经网络训练的matlab编程实现

4.BP神经网络训练的C编程实现

5.讲解视频

1.引言

       BP（Back Propagation）神经网络是一种基于误差反向传播的多层前馈神经网络，核心是“前向传播计算输出，反向传播更新权重”，最终通过迭代最小化预测误差完成训练。下面从网络结构、前向传播、损失计算、反向传播、权重更新 五个核心环节，详细拆解BP神经网络训练过程的C语言实现过程。

2.BP神经网络训练的原理

我们实现的是3层BP神经网络（输入层+隐藏层+输出层），结构定义如下：

整个训练过程是“前向传播→损失计算→反向传播→权重更新”的循环，直到达到最大迭代次数或损失收敛，流程如下：