请编写一个不需要输出值的多层感知机代码，使用matlab

当然，以下是一个简单的多层感知机（MLP）代码示例，使用Matlab编写：

% 设置MLP参数
num_epochs = 100; % 迭代次数
learning_rate = 0.01; % 学习率
hidden_units = 10; % 隐藏层单元数

% 输入数据
x = randn(1, 100); % 1x100的随机输入向量
y = sin(x); % 对应的输出向量（使用sin函数生成）

% 初始化权重和偏置
w1 = randn(hidden_units, 1); % 第一层权重矩阵，大小为(hidden_units x 1)
b1 = randn(hidden_units, 1); % 第一层偏置向量，大小为(hidden_units x 1)
w2 = randn(1, hidden_units); % 第二层权重矩阵，大小为(1 x hidden_units)
b2 = randn(); % 第二层偏置值

% 训练MLP
for epoch = 1:num_epochs
    % 前向传播
    hidden_output = tanh(w1 * x + b1); % 隐藏层输出
    output = w2 * hidden_output + b2; % 输出层输出
    
    % 计算损失函数
    loss = sum((output - y).^2) / numel(y);
    
    % 反向传播更新权重和偏置
    delta2 = 2 * (output - y) / numel(y);
    delta1 = (w2' * delta2) .* (1 - hidden_output.^2);
    
    dw2 = delta2 * hidden_output';
    db2 = sum(delta2);
    dw1 = delta1 * x';
    db1 = sum(delta1, 2);
    
    w2 = w2 - learning_rate * dw2; % 更新权重
    b2 = b2 - learning_rate * db2; % 更新偏置
    w1 = w1 - learning_rate * dw1; % 更新权重
    b1 = b1 - learning_rate * db1; % 更新偏置
end

% 输出最终的权重和偏置
disp('第一层权重：');
disp(w1);
disp('第一层偏置：');
disp(b1);
disp('第二层权重：');
disp(w2);
disp('第二层偏置：');
disp(b2);

这段代码演示了如何使用多层感知机进行回归任务。在这个例子中，我们使用随机生成的输入数据 `x`，并根据 `y = sin(x)` 计算对应的输出数据 `y`。然后，我们通过迭代训练MLP来逼近输入和输出之间的关系。

在训练过程中，我们通过前向传播计算隐藏层和输出层的输出。然后，根据输出和实际输出之间的差异计算损失函数。接下来，通过反向传播计算权重和偏置的梯度，并使用学习率进行更新。最后，迭代训练指定次数后，输出最终的权重和偏置。

请注意，这个代码示例只是一个简单的多层感知机回归实现，可能不适用于所有情况。实际使用时，你可能需要根据具体需求进行修改和改进。