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BP多层感知器 源代码 神经网络

2009-06-13 上传大小:28KB
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BP多层感知器 源代码 神经网络
tic;					%计时开始
clc;					%清屏
clear all;				%清除所有变量
disp('输入层神经元个数:	16');	%显示输入层神经元个数
input=16;
disp('中间层神经元个数:	8');	%显示中间层神经元个数
middle=8;
disp('输出层神经元个数:	3');	%显示输出层神经元个数
output=3;
disp('输入模式1 2 3及其对应的输出:');
x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1];	%x1(16,1)
y1=[1;0;0];				%y1(3,1)
x2=[0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0];	%x2(16,1)
y2=[0;1;0];				%y2(3,1)
x3=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;0;0;1;1;1;1;1];	%x3(16,1)
y3=[0;0;1];				%y3(3,1)
disp('形成一张供调用的样本向量表:');
disp('X_sample向量表:x1,x2,x3');
X_sample=[x1,x2,x3]			%x1,x2,x3向量表>&g
                            t;>X(16,3)
disp('X_sample向量表:y1,y2,y3');	
Y_sample=[y1,y2,y3]			%y1,y2,y3向量表>>>Yo(3,3)

disp('初始化连接权矩阵:');
disp('显示初始化连接权矩阵v(16,8):v(i,j):v(input,middle):');
v=rands(input,middle);	%初始化连接权矩阵v(i,j)		:输入层与中间层的连接权>>>v(16,8)
disp(v);		%显示初始化连接权矩阵v(i,j)
	
disp('显示初始化连接权矩阵w(8,3):w(j,k):w(middle,output):');
w=rands(middle,output);	%初始化连接权矩阵w(j,t)		:中间层与输出层的连接权>>>w(8,3)
disp(w);		%显示初始化连接权矩阵w(j,t)	

disp('初始化阈值矩阵:');
disp('中间层阈值矩阵th1(8,1):th1(j,1):th1(middle,1):');
th1=rands(middle,1);	%初始化中间层阈值矩阵th1	:中间层的阈值>>>th1(8,1)
disp(th1);		%显示中间层阈值矩阵th1		
disp('输出层阈值矩阵th2(3,1):th2(k,1):th2                        
...展开收缩
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评论共有1条

大丸子爱学术 2014-09-19 19:20:36
运行学习了,难得找到的多层神经网络代码!对照着机器学习的书,整个算法的流程一目了然!
 
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