给样本训练，样本用矩阵表示（大小 7x9）

与现有的 Elman 循环神经网络相比，它是经过修改的架构。

bp pred_神经网络预测_反向传播（BPNN）回归

本文来自于csdn，本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍.然后讲解反向传播理论。本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全连接神经网络不同了。2、由于在前向传播的时候，池化层会对前一层卷积层进行放缩，那么从池化层到卷积层BP的时候，小尺度的池化层怎么把误差反传到大尺度的卷积层（这

前馈神经网络（反向传播算法）用到的数据集，包含5000张数字图片X及对应标签y。由于是matlab类型的数据，X需要转置。

NET 的结构在“RVFLNs 的综合评估”中有描述张乐，PN Suganthan，信息科学学习系统在“Modified BP Algorithm”、Verma BK 和穆拉卡 JJ, 1994 这两种方法在这些代码中结合

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/ ）

神经网络及理解反向传播

神经网络反向传播图解,使用图像介绍了反向传播的过程，公式清楚，逻辑明确。​ 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会回馈给最佳化方法，用来更新权值以最小化损失函数。本文通过图解加介绍，帮助初学者学习和了解反向传播算法。​ 弗拉基米尔·瓦普尼克引用（Bryson, A.E.; W.F. Denham; S.E. Dreyfus. Optimal programming problems with inequality constraints. I: Necessary conditions for extremal solutions. AIAA J. 1, 11 (1963) 2544-2550）在他的书《支持向量机》中首次发表反向传播算法。在1969年Arthur E. Bryson和何毓琦将其描述为多级动态系统优化方法。现今，反向传播算法仍然是神经网络进行学习训练比不可少的成分，了解反向传播算法是AI行业基础

该资源采用深度学习中troch进行隐含层的反向传播，以面向对象的形式编程，内容丰富。里面需要涉及的包需要自己提前配置好，不然会出错！