mlp程序matlab
时间: 2023-08-23 07:10:54 浏览: 40
以下是一个简单的多层感知器(MLP)的 MATLAB 程序示例:
```matlab
% 定义训练数据
X = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
Y = [0 1 1 0];
% 定义网络结构
inputSize = size(X, 1);
hiddenSize = 2;
outputSize = size(Y, 1);
% 初始化权重和偏置
W1 = randn(hiddenSize, inputSize);
b1 = zeros(hiddenSize, 1);
W2 = randn(outputSize, hiddenSize);
b2 = zeros(outputSize, 1);
% 训练网络
numEpochs = 1000;
learningRate = 0.1;
for epoch = 1:numEpochs
% 前向传播
Z1 = W1 * X + b1;
A1 = sigmoid(Z1);
Z2 = W2 * A1 + b2;
A2 = sigmoid(Z2);
% 计算损失函数
loss = mean(sum((Y - A2).^2, 1));
% 反向传播
dZ2 = (A2 - Y) .* sigmoidGradient(Z2);
dW2 = (1/size(X, 2)) * dZ2 * A1';
db2 = (1/size(X, 2)) * sum(dZ2, 2);
dZ1 = (W2' * dZ2) .* sigmoidGradient(Z1);
dW1 = (1/size(X, 2)) * dZ1 * X';
db1 = (1/size(X, 2)) * sum(dZ1, 2);
% 更新权重和偏置
W2 = W2 - learningRate * dW2;
b2 = b2 - learningRate * db2;
W1 = W1 - learningRate * dW1;
b1 = b1 - learningRate * db1;
end
% 预测新样本
newX = [0.8; 0.2];
newZ1 = W1 * newX + b1;
newA1 = sigmoid(newZ1);
newZ2 = W2 * newA1 + b2;
newA2 = sigmoid(newZ2);
fprintf('预测结果:%f\n', newA2);
```
请注意,此示例中使用的激活函数是 sigmoid 函数,可以根据需要更改激活函数。此外,该示例是一个简化的 MLP,仅用于说明目的。在实际应用中,可能需要更复杂的网络结构和训练策略。