使用matlab神经网路工具箱编写一个4个输入、3个隐藏和1个输出的FNN,使用随机权重进行初始化,采用sigmoid激活函数,迭代次数3000次,并生成对应simulink模块的代码
时间: 2024-02-16 17:03:37 浏览: 28
好的,以下是您所需的MATLAB代码:
```matlab
% 设置输入、隐藏和输出层节点数
inputs = 4;
hidden = 3;
outputs = 1;
% 随机初始化权重
weights1 = randn(inputs, hidden);
weights2 = randn(hidden, outputs);
% 设置迭代次数
iterations = 3000;
% 设置学习率
learning_rate = 0.1;
% 训练数据
input_data = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];
output_data = [1; 0; 1];
% Sigmoid函数
sigmoid = @(x) 1 ./ (1 + exp(-x));
% 训练网络
for i = 1:iterations
% 正向传播
hidden_layer = sigmoid(input_data * weights1);
output_layer = sigmoid(hidden_layer * weights2);
% 计算误差
output_error = output_data - output_layer;
hidden_error = output_error * weights2' .* hidden_layer .* (1 - hidden_layer);
% 更新权重
weights2 = weights2 + learning_rate * hidden_layer' * output_error;
weights1 = weights1 + learning_rate * input_data' * hidden_error;
end
% 生成Simulink模块的代码
gensim(net)
```
请确保您已经安装了MATLAB神经网络工具箱。要生成Simulink模块的代码,请将上述代码保存为.m文件,然后在MATLAB中执行gensim(net)命令,其中net是您的神经网络对象。
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