原文来自：《老饼讲解神经网络》目录一. 归一化与反归一化二. 例子实讲三. 完整代码例子四.网络表达式的反归一化为了方便网络训练得更优秀，一般会先将输入输出数据归一化，再进行训练。训练完后，在用网络预测时，还需要将网络的预测值反归一化。本文讲述神经网络的归一化和反归一化一. 归一化与反归一化训练前，为避免各个输入变量的数量级差异过大，影响求解算法的效果，一般会先将数据归一化到[-1，1]的区间。P

《老饼玩转-BP神经网络》本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。

BP神经网络广泛应用于解决各种问题，是知名度极高的模型之一为了方便初学者快速学习，本文进行深入浅出讲解BP神经网络的基本知识通过本文，可以初步了解BP神经网络的各个核心要素，并弄清BP神经网络是什么。

本文展示一个日常使用BP神经网络时用于参考的代码DEMO模板BP神经网络Demo代码这里提供一个相对全面的DEMO作为模板，方便日常使用BP神经网络时复制代码整体代码思路如下1、生成数据2、设置一个三层的BP网络，并将隐节点设为3,3、训练网络,4、网络效果评估(1) 打印训练数据、测试数据的平均绝对误差、平均绝对误差占比

本文列兴趣MATLAB神经网络工具箱中，训练参数trainParam的各个参数与意义以方便在使用matlab工具箱时，用于查阅。

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本文来自《老饼讲解神经网络》：本文介绍matlab神经网络工具箱中的传递函数公式和图象详解。

《老饼讲解-BP神经网络》：本文主要讲解BP神经网络的隐节点个数设置，包括理论指导，和经验公式，实际使用经验。

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本文来自《老饼讲解-BP神经网络》，BP神经网络是一个常用的算法，它广泛应用于数值预测，模式识别，数据压缩，曲线拟合等应用，BP神经网络有什么优势和特点，为什么要使用BP神经网络呢，本文讲述BP神经网络主要解决了什么场景的问题。...