具有反向传播的 MLP 神经网络：具有反向传播学习的多层感知器 (MLP) 神经网络实现-matlab开发

具有 Sigmoid 激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。 训练是使用带有弹性梯度下降、动量反向传播和学习率降低选项的反向传播算法完成的。 当均方误差 (MSE) 达到零或达到预定义的最大时期数时，训练停止。 有关更多详细信息和结果讨论，请访问我的博客文章： http : //heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html 。 代码配置参数如下： 1- 每个隐藏层的隐藏层数和神经元数。 它由变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 表示。 有一个具有 3 个隐藏层的神经网络，神经元数量分别为 4、10 和 5； 该变量设置为 [4 10 5]。 2- 输出层尼特数。 通常输出单元的数量等于类的数量，但它仍然可以更少（≤ log2(nbrOfClasses