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/ ）

实现一个多层的BP神经网络，将处理线性不可分二分类处理问题是在一个正方形内划一个圆分为两部分进行分类 具有保存参数的功能。每层的个数可设定，层数固定。

多层神经网络结构

文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析 声明 本文参考何宽、念师 前言 本次教程，将构建两个神经网络，一个是具有两个隐藏层的神经网络，一个是多隐藏层的神经网络。 一个神经网络的计算过程如下： 初始化网络参数 前向传播 计算一层的中线性求和的 部分 计算激活函数的部分（ReLU使用L-1次，sigmoid使用1次） 结合线性求和与激活函数 计算误差 反向

基于python、numpy实现的高参数自由度神经网络 1）隐藏层层数可选，每层神经元个数可选【列表输入】 2）激励函数可选：sigmoid、tanh、relu 3）输入神经元个数可选，输出神经元个数可选，默认为2，即2分类

提出了一种新的基于多层神经网络的盲均衡算法，神经网络的训练采用一种新的混合算法。该算法结合了Rosario算法与Solis和wets的随机优化方法的优点，具有全局收敛特性（经过一门限后）。模拟结果显示，该算法比常量模板算法（CMA）具有更快的收敛速度，性能优于线性均衡器和使用传统BP方法的神经网络均衡器。

多层神经网络算法代码，适合初学者自己钻研，能运行，希望对大家有用！

推导前向多层神经网络的学习算法，以及BP学习算法中几个值得注意的问题，设计网络学习过程的步骤

多层神经网络结构

解读多层神经网络反向传播原理.docx