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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JOANNA JIANG
未来程序员，一般好看，热爱新事物。