Matlab学习

我的第一个Matlab神经网络小程序

实现了一个二维向量的感知网络:

clear all;
net=newp([-2,2;-2,2],1);
net.IW{1,1}=[-1,1]
net.b{1}=[1];
p1=[1;1];
a1=sim(net,p1);
p2=[1;-1];
a2=sim(net,p2);
p3={[1;1],[1;-1]};
a3=sim(net,p3);

对应输出为:

>> a1

a1 =

  1

>> a2

a2 =

  0

>> a3

a3 =

  [1] [0]


解释1:神经网络输入与输出

解释2:Matlab中w与b:
w(1,1) 表示第 1 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值。
w(1,2) 表示第 2 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值。
…w(1, j ) 表示第 j 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值。

w(2,1) :第 1 个输入矢量在隐含层和输出层中的权值。。。。
若w( i , j ) 中i > 2,则有多个隐含层。

解释3:输入1,-1如何得到结果0的

这样1*(-1)+0*1+1=0,得到了最后的结果

解释4:P3是干嘛的
将两个输入信号组成一个数列,则输出也是一个数列

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