MATLAB定义函数sigmoidGradient

MATLAB中可以通过以下代码定义sigmoidGradient函数：

function g = sigmoidGradient(z)
    g = sigmoid(z).*(1-sigmoid(z));
end

其中，`sigmoid(z)` 表示对 `z` 中的每个元素都进行sigmoid函数的计算。`.*(1-sigmoid(z))` 表示对sigmoid函数的输出值逐元素与 `1-sigmoid(z)` 相乘，得到sigmoid函数的导数。在调用该函数时，输入参数 `z` 可以是一个标量、向量或矩阵。

相关问题

matlab BPNN代码

以下是一个简单的 MATLAB BPNN（反向传播神经网络）代码示例：

% 数据集
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]; % 输入数据
Y = [0; 1; 1; 0]; % 目标输出

% 定义神经网络结构
inputLayerSize = size(X, 2); % 输入层大小
hiddenLayerSize = 4; % 隐藏层大小
outputLayerSize = 1; % 输出层大小

% 随机初始化权重
W1 = randn(inputLayerSize, hiddenLayerSize);
W2 = randn(hiddenLayerSize, outputLayerSize);

% 定义一些超参数
learningRate = 0.1;
epochs = 10000;

% 训练神经网络
for epoch = 1:epochs
    % 前向传播
    hiddenLayerOutput = sigmoid(X * W1);
    outputLayerOutput = sigmoid(hiddenLayerOutput * W2);
    
    % 计算损失函数
    error = Y - outputLayerOutput;
    
    % 反向传播
    d_outputLayer = error .* sigmoidGradient(outputLayerOutput);
    d_hiddenLayer = (d_outputLayer * W2') .* sigmoidGradient(hiddenLayerOutput);
    
    % 更新权重
    W2 = W2 + learningRate * hiddenLayerOutput' * d_outputLayer;
    W1 = W1 + learningRate * X' * d_hiddenLayer;
end

% 测试神经网络
hiddenLayerOutput = sigmoid(X * W1);
outputLayerOutput = sigmoid(hiddenLayerOutput * W2);
predictedOutput = round(outputLayerOutput);

% 输出结果
disp('预测结果:');
disp(predictedOutput);

这段代码实现了一个简单的 XOR 逻辑门的 BPNN。它包括一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，使用 sigmoid 作为激活函数。训练过程通过反向传播算法来更新权重，最终输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的参数调整和网络结构设计。

mlp程序matlab

以下是一个简单的多层感知器（MLP）的 MATLAB 程序示例：

% 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。