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：