matlab中神经网络怎么让输出结果仅有0或1，给我一个示例的代码

在MATLAB中，如果你想训练一个神经网络模型以得到二元输出（即仅输出0或1），通常会使用Sigmoid激活函数，因为它可以将连续值映射到(0,1)区间内，然后通过设置一个阈值（比如0.5）来转换为二进制输出。这里是一个简单的例子：

% 导入所需的库
net = 'feedforwardnet'; % 使用基本的前馈神经网络结构
layers = [
    patterninputLayer(100) % 输入层，假设有100个输入特征
    fullyConnectedLayer(64) % 隐藏层，可以选择不同的节点数
    sigmoidLayer % Sigmoid激活函数用于二分类
    fullyConnectedLayer(1) % 输出层，只有一个节点
    logisticlayer % 二分类输出，使用logistic函数（Sigmoid的另一种形式）
];

% 初始化网络
net = patternnet(layers);

% 加载数据集并准备输入输出
load some_dataset.mat; % 假设你有一个名为some_dataset的数据文件
inputs = data.inputs;
targets = binarize(data.targets); % 将目标标签转换为0/1格式

% 训练神经网络
options = trainingOptions('adam', ... % 选择优化算法
    'MaxEpochs', 100, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 32, ... % 批量大小
    'Verbose', false); % 静默模式
net = train(net, inputs, targets, options);

% 测试新样本
new_input = ... % 新的输入数据
output = net(new_input);
binary_output = output > 0.5; % 判断输出是否大于0.5，如果是则输出1，否则输出0

在这个例子中，`binarize`函数是假设你已经有了一个`data.targets`变量，它包含的是类别标签。我们将非二分类的标签转换成了0（代表某个类）和1（代表另一个类）。之后，我们在预测阶段设置了输出大于0.5作为1，否则为0。