MATLAB神经网络实验：线性模型与激活函数解析

"实验四 线性神经网络的构建与使用-《神经网络实用教程》配套实验教程讲解与源码" 在神经网络的学习过程中，线性神经网络是基础且重要的概念。这个实验主要涉及两个部分：MATLAB的基础使用和神经网络的激活函数理解及绘制。 首先，MATLAB是一种强大的数学计算和可视化工具，对于理解和构建神经网络至关重要。在实验描述中提到的MATLAB快速入门部分，涉及到如何使用条件语句和循环语句来解决问题。例如，实验中通过一个简单的FOR循环，实现了从1累加到20的和，当累加和超过30时，程序会跳出循环并输出此时的累加次数和累加值。这段代码展示了MATLAB的基本语法，包括变量赋值、循环控制以及条件判断，这些都是编写神经网络模型的基础。 接下来，实验着重介绍了神经网络中常见的激活函数。激活函数是神经网络的核心组成部分，它们用于引入非线性，使得神经网络可以处理复杂的数据模式。在这个实验中，提到了S型函数（tansig）、对数S型函数（logsig）、线性函数（purelin）和硬限幅函数（hardlim）。MATLAB提供了对应的内置函数来方便调用这些激活函数。实验代码中，使用了plot函数来绘制这四种激活函数的图形，通过subplot函数布局多图，用不同颜色和线条宽度区分不同的函数曲线，便于观察和比较它们的形状特点。 S型函数，全称为双曲正切函数，其形状类似于S，具有连续的导数，常用于隐藏层。对数S型函数，也称为sigmoid函数，其输出值介于0和1之间，常用于二分类问题的输出层。线性函数则是一个简单的线性映射，没有饱和区，适合于输出层的线性回归问题。硬限幅函数，其输出要么为正无穷要么为负无穷，常用于阈值决策。 通过这个实验，学习者不仅能够掌握MATLAB的基本编程技巧，还能深入理解神经网络中激活函数的作用和特性，这对于后续构建和训练神经网络模型，尤其是线性神经网络模型，有着重要的实践意义。同时，了解这些函数的图形表现也有助于选择合适的激活函数，以适应不同的神经网络结构和任务需求。