%%?主函數
function?[W?delta?iterNum]?=?BPNN（size_?alpha?lambda?threshold?maxIter?X?y?W）
????%BP神經網絡實現
????%參數含義：
????%size?-?一維數組，表示神經網絡架構（不包含偏置單元）
????%alpha?-?學習率α
????%lambda?-?正則化參數
????%threshold?-?誤差閾值
????%maxIter?-?最大迭代次數
????%Xy?-?訓練數據
????%W?-?可斷參數，如果沒有則隨機初始化
????
????%判斷參數合法性
????if?size（X?2）?~=?size_（1）?||?size（y?2）?~=?size_（end）?||?size（y?1）?~=?size（X?1）
???????fprintf（‘訓練數據集與模型結構不符\n‘）;?
???????return;
????end

????%初始化一些參數
????layerNum?=?length（size_）;
????maxUnitNum?=?max（size_）;
????m?=?size（X?1）;
????iterNum?=?0;
????
????%每個神經元的輸出
????a?=?zeros（layerNum?maxUnitNum）;
????%每個神經元的誤差
????d?=?zeros（layerNum?maxUnitNum）;
????%初始隨機權重
????if?~exist（‘W‘?‘var‘）?||?isempty（W）
???????W?=?rand（layerNum?-?1?maxUnitNum?+?1?maxUnitNum?+?1）;?
????end
????
????%迭代訓練
????while?iterNum????????iterNum?=?iterNum?+?1;
???????D?=?zeros（layerNum?-?1?maxUnitNum?+?1?maxUnitNum?+?1）;
???????delta?=?0;
???????for?i?=?1?:?m
???????????%前向傳播
???????????[out?a]?=?forwardPropagation（size_?W?X（i?:）?a）;
???????????d（end?1?:?length（out））?=?out?-?y（i?:）;
???????????delta?=?delta?+?sum（abs（out?-?y（i?:）））;
???????????%反向傳播
???????????[d?D]?=?backPropagation（size_?W?d?D?a）;
???????end
???????delta?=?delta?/?m;
???????fprintf（‘delta=%f\n‘?delta）;
???????if?delta?<=?threshold
???????????fprintf（‘誤差小于閾值，訓練結束‘）;
???????????break;
???????end
???????%調整權重
???????W?=?adjustWeight（size_?W?D?alpha?lambda?m）;
????end

end

%%?一次前向傳播
function?[out?a]?=?forwardPropagation（size_?W?x?a）
????out?=?x;
????a（1?1?:?size_（1））?=?x;
????for?i?=?1?:?length（size_）?-?1
????????out?=?reshape（W（i?2?:?size_（i?+?1）?+?1?1?:?size_（i）?+?1）?size_（i?+?1）?size_（i）?+?1）?*?[1?out]‘;
????????out?=?sigmoid（out‘）;
????????a（i?+?1?1?:?size_（i?+?1））?=?out;
????end
end

%%?一次反向傳播
function?[d?D]?=?backPropagation（size_?W?d?D?a）
????for?i?=?length（size_）?-?1?:?-1?:?1
????????%調節每個神經元的誤差值
????????d（i?1?:?size_（i））?=?d（i?+?1?1?:?size_（i?+?1））?*?...
????????????reshape（W（i?2?:?size_（i?+?1）?+?1?2?:?size_（i）?+?1）?size_（i?+?1）?size_（i））...
????????????.*?（a（i?1?:?size_（i））?.*?（1?-?a（i?1?:?size_（i））））;
????????%?累加調節每個權重的誤差
????????D（i?2?:?size_（i?+?1）?+?1?1?:?size_（i）?+?1）?=?D（i?2?:?size_（i?+?1）?+?1?1?:?size_（i）?+?1）?+?...
????????????reshape（（[1;?a（i?1?:?size_（i））‘]?*?d（i?+?1?1?:?size_（i?+?1）））‘?1?size_（i?+?1）?size_（i）?+?1）;
????end
end

%%?調整權重
function?W?=?adjustWeight（size_?W?D?alpha?lambda?m）
????D?=?D?/?m;
????for?i2?=?1?:?length（size_）?-?1
????????%非常數項系數加上正則化參數
????????D（i2?2?:?size_（i2?+?1）?+?1?2?:?size_（i2）?+?1）?=?D（i2?2?:?size_（i2?+?1）?+?1?2?:?size_（i2）?+?1）?+?...
???????????lambda?*?W（i2?2?:?size_（i2?+?1）?+?1?2?:?size_（i2）?+?1）?/?m;
???????%梯度下降調整權重
???????W（i2?1?:?size_（i2?+?1）?+?1?1?:?size_（i2）?+?1）?=?W（i2?1?:?size_（i2?+?1）?+?1?1?:?size_（i2）?+?1）?-...
???????????alpha?*?D（i2?1?:?size_（i2?+?1）?+?1?1?:?size_（i2）?+?1）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????文件????????3223??2018-12-31?15:04??手寫體數字識別訓練程序\BPNN.m
?????文件?????????692??2018-12-30?20:27??手寫體數字識別訓練程序\BPNNPredict.m
?????文件????????1502??2017-03-14?09:40??手寫體數字識別訓練程序\displayData.m
?????文件?????7511764??2017-03-14?09:40??手寫體數字識別訓練程序\ex3data1.mat
?????文件????????2068??2019-01-05?12:45??手寫體數字識別訓練程序\HandwriteRecognizationTest.m
?????文件?????????107??2018-12-21?13:27??手寫體數字識別訓練程序\sigmoid.m
?????文件?????2436858??2018-12-31?20:34??手寫體數字識別訓練程序\weight.mat
?????目錄???????????0??2018-12-28?16:41??手寫體數字識別訓練程序\手寫體數字識別訓練數據\
?????文件?????7511764??2017-03-14?09:40??手寫體數字識別訓練程序\手寫體數字識別訓練數據\data.mat
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............此處省略4991個文件信息