p=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5;1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3];
t=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0;0 0 0 0 0 1 1 1 1 1];
[r,q]=size(p);
[s,q]=size(t);
net=newp(minmax(p),s);
%建立乙個有s個輸出的感知器網路
[w0]=rands(s,r);
[b0]=rands(s,1);
%初始化給權值，偏差
net.iw=w0;
net.b=b0;
%給權值，偏差初始化賦值
net.trainparam.epochs=20;
%定義最大迴圈次數
net=train(net,p,t);
%進行神經網路的訓練
v=[-2 2 -2 2];
%取一陣列限制座標值的大小
plotpv(p,t,v);
%該函式用於在感知器向量圖中繪製其要分類的向量圖
axis('equal'),
%令橫座標和縱座標單位距離相等
title('input vector graph'),
%命名圖的標題
xlabel('p1'),
%命名橫軸座標
ylabel('p2'),
%命名縱軸座標
plotpc(net.iw,net.b);
%該函式用於繪製感知器的輸入向量的目標向量，即在plotpv中把最終的分界線畫出來
人工神經元
神經元是構成神經網路的最基本單位，構造乙個人工神經網路系統的首要任務就是構造人工神經網路模型。1 人工神經元的基本構成 我們希望人工神經元可以模擬生物神經元的一階特性 輸入訊號的加權和。對於每乙個人工神經元來說，可以接受一組來自系統中其他神經元的輸入訊號，每個輸入對應乙個權，所有輸入的加權，所有輸入...
神經元細節
單個神經元的模型如下圖所示 在右圖中，神經元的激勵反應可分為兩大部分 1 神經元接受刺激，並對所有的刺激進行加權求和，然後加上偏置，得到激勵值 2 將激勵值作為輸入，輸入到啟用函式，最後通過激勵函式的作用得到最後的響應 注意 這裡總共分為兩個過程，不能忽視最後啟用函式的作用。乙個線性分類器就可以看作...
神經網路 神經元
從生物上來說，神經元就是神經細胞的別稱。神經元最主要的兩個特性 興奮性和傳導性。興奮性 神經元的興奮性具有一種很特殊的現象，當刺激強度未達到某一閾限值時 限值的概念為人工神經元模仿提供了理論依據，傳輸函式中大多數函式都是依據此原則來輸出的 神經衝動不會發生，而當刺激強度達到該值時，神經衝動發生並能瞬...