神经网络反向传播算法的代码实现 可以直接运行

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这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。 运行顺序为： 1.data_gen.m (在工作空间生成数据集 data.mat ，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过， 画出数据集的分布) 2.mlp_relu.m (训练网络，会在工作区生成网络权重的参数 variable.mat ，工作空间已经有这个了，也可以跳过， 耗时大概2，3秒，电脑性能决定，画出损失函数变化曲线) 3.valuate_variable (测试第二步的网络的性能，画出可视化图形)

通过自编写的代码实现了LSTM的反向传播，与网文《LSTM反向传播详解Part1》《LSTM反向传播详解Part2》《LSTM反向传播详解（完结篇）Part3/3代码实现》配套

概率深度学习：反向传播贝叶斯，Probabilistic Deep Learning_ Bayes by Backprop。

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层

基于BP神经网络实现共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyter notebook。文件包含代码+数据集

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