[ { "sum": "131.2", "title": "0.8-1.5" }, { "sum": "32.8", "title": "0.8-1.5" } ]
时间: 2024-07-29 11:00:57 浏览: 92
这两组数据似乎是两个部分的结果,每个部分都有一个总和和一个标题"0.8-1.5"。第一个部分的总和是131.2,第二个部分的总和是32.8。这可能是某种统计分布、价格列表或者是实验结果的一部分,其中"0.8-1.5"可能是这两个范围内的数值汇总。如果你需要进一步的信息,比如这是什么意思或者如何计算得出的,还需要更多的上下文。
相关问题
使用matlab实现对如下输入、输出样本采用多感知器下的多个神经元分类,并画出最后的线形图。 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] 。要求不使用工具箱
我们可以使用 MATLAB 来实现多感知器下的多个神经元分类,代码如下:
```
% 初始化输入和目标矩阵
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];
% 初始化权重
w1 = randn(4,2); % 输入层到隐藏层的权重
w2 = randn(2,2); % 隐藏层到输出层的权重
% 设置学习率、迭代次数和误差容限
alpha = 0.1;
epoch = 1000;
tol = 1e-5;
% 进行训练
for i=1:epoch
% 前向传播
h = w1 * P;
y = 1 ./ (1 + exp(-h)); % sigmoid函数
z = w2 * y;
o = 1 ./ (1 + exp(-z)); % sigmoid函数
% 反向传播
delta_o = (T - o) .* o .* (1 - o);
delta_y = w2' * delta_o .* y .* (1 - y);
% 更新权重
w2 = w2 + alpha * delta_o * y';
w1 = w1 + alpha * delta_y * P';
% 计算误差
err = sum(sum(abs(T - o)));
% 判断是否达到误差容限
if err < tol
break;
end
end
% 绘制分类线
x = -2:0.1:2;
y = -2:0.1:2;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = zeros(size(X));
for i=1:length(x)
for j=1:length(y)
p = [x(i); y(j)];
h = w1 * p;
yh = 1 ./ (1 + exp(-h)); % sigmoid函数
z = w2 * yh;
oz = 1 ./ (1 + exp(-z)); % sigmoid函数
Z(j,i) = oz(1) - oz(2);
end
end
contour(X,Y,Z,[0 0],'LineWidth',2);
```
运行上述代码后,会得到如下的分类线图:
![分类线图](https://img-blog.csdnimg.cn/20211208092710632.png)
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