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bp算法matlab简单代码levenberg-marquardt-nn-matlab-工具箱 神经网络库-LEVENBERG MARQUARDT优化 优化技术已广泛用于寻找数学问题中与线性和非线性系统有关的解决方案。 在求解未建模的动力学时，尤其是在控制理论/系统动力学中，提供优化算法很有用。 另一方面，神经网络结构已成为解决/创建数据科学中动态模型设计的最大课题。 NN的效率也随着一般微处理器速度的提高而提高。 从理论上讲，神经网络通过训练法则（即反向传播算法）建立输入-输出关系。 然而，与它的稳定性相比，BP算法速度较慢。 由于这些原因，使用牛顿-高斯方法重新设计了BP算法，称为Levenberg-Marquardt算法。 在LM算法中，每个系数都针对给定的误差值进行更新，而不是总成本1！ 因此，它提供了一种创建更快的学习算法的方法。 出于整个原因，提出了简单的Levenberg-Marquardt算法来解决计算机和微处理器结构上的这些问题！ 在此GitHub文件中，将LM优化技术应用于前馈神经网络结构。 希望对您有用：) 该库有七个主要用法： 建立非线性投入产出关系模型 给定系