大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bp神经网络编程软件的问题，于是小编就整理了4个相关介绍bp神经网络编程软件的解答，让我们一起看看吧。
bp神经网络的matlab实现步骤？
实现一个的bp神经网络的步骤包括：
2. 初始化神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数以及权重和阈值的初始值；
4. 进行神经网络的训练，通过多次迭代调整权重和阈值，使得网络的输出接近于期望输出；
5. 使用测试数据验证训练结果，调整参数以提高神经网络的性能。在Matlab中，可以使用内置的神经网络工具箱来实现以上步骤。
BP神经网络的MATLAB实现步骤大致分为以下几个步骤：
2）初始化权重和偏置值；
4）利用训练数据进行网络训练，通过反向传播算法更新权重和偏置值；
5）使用训练好的网络进行预测或分类。具体实现时，可以使用MATLAB中的神经网络工具箱提供的函数来实现网络的构建、训练和预测，例如使用feedforwardnet函数构建网络，trainlm函数进行训练，sim函数进行预测。
BP神经网络是用来干嘛的阿？
用样本去训练一个BP网络，然后用新的样本作为输入，再通过这个已经训练好的BP网络，得到的数据就是仿真的结果，这就是BP网络仿真。
我们训练一个BP网络就好像是在训练一个神经系统，然后用这个已经具备分析能力的神经系统去分析事情，这就是为什么要仿真，说到底就是为了用。
仿真的作用你可以从BP神经网络的用途上去看，例如很经典的可以用来做分类器等。
你用不同类别的样本（输入+对应的期望输出）作为训练，然后给出一个新的输入，BP网就能给你这个所属的类别。
bp神经网络优缺点？
多层前向BP网络的优点：
网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题；
网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；网络具有一定的推广。
缺点：BP算法的学习速度很慢，其原因主要有：由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；
存在麻痹现象，由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法将引起算法低效。
bp神经网络matlab编程为什么要设置输入集和输出集？
(1)对样本集进行归一化
确定输入样本和输出样本，并对它们进行归一化，将输入和输出样本变换到（0.1，0.9）区间，由于Matlab的归一化函数premnmx把数据变换到（-1，1）之间，所以可使用自编premnmx2归一化函数。
(2)创建BP神经网络
在样本集确定之后，即可进行网络的结构设计，在Matlab中一般使用newff创建函数，它不但创建了网络对象，还自动初始化网络的权重和阈值。如果需要重新初始化网络权重和阈值，可以使用Init函数。
到此，以上就是小编对于bp神经网络编程软件的问题就介绍到这了，希望介绍关于bp神经网络编程软件的4点解答对大家有用。
