写一段感知器激活函数为sigmoid函数的梯度下降法实现与门的MATLAB代码

感知器激活函数为sigmoid函数的梯度下降法实现与门的MATLAB代码如下：

% 初始化权重和偏置
w1 = rand();
w2 = rand();
b = rand();
% 定义学习率和迭代次数
alpha = 0.1;
epochs = 10000;
% 定义输入和输出
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
y = [0; 0; 0; 1];
% 迭代更新权重和偏置
for i = 1:epochs
    for j = 1:size(X, 1)
        % 计算感知器输出
        a = sigmoid(X(j, 1)*w1 + X(j, 2)*w2 + b);
        % 计算误差
        error = y(j) - a;
        % 更新权重和偏置
        w1 = w1 + alpha * error * a * (1 - a) * X(j, 1);
        w2 = w2 + alpha * error * a * (1 - a) * X(j, 2);
        b = b + alpha * error * a * (1 - a);
    end
end
% 预测结果
for j = 1:size(X, 1)
    a = sigmoid(X(j, 1)*w1 + X(j, 2)*w2 + b);
    if a >= 0.5
        y_pred(j) = 1;
    else
        y_pred(j) = 0;
    end
end
% 输出预测结果和权重、偏置
disp('预测结果：');
disp(y_pred');
disp(['权重w1：', num2str(w1)]);
disp(['权重w2：', num2str(w2)]);
disp(['偏置b：', num2str(b)]);

注：sigmoid函数的实现可以使用MATLAB内置的`sigmoid`函数，也可以自己实现。