matlab线性神经网络怎么用
发表于：2025-02-23 作者：千家信息网编辑
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千家信息网最后更新 2025年02月23日matlab线性神经网络怎么用线性神经网络是最简单的一种神经网络，可以由一个或者多个线性神经元组成。 线性神经网络与感知器的区别在于：线性神经网络的神经元传递函数是线性函数，因此线性神经网络的输出可以取任意值，而感知器的输出只可能是0或者1。 线性神经网络在收敛速度与精度上都比感知器要高，但是同感知器一样，线性神经网络只能解决线性分离问题。 感知器的每一个输入都有一个输出与之相对应。参照输出向量与期望输出向量的差别，调整网络的权值跟阈值，使得训练误差的平方和最小或者小于一定值，这种学习规则就是Widrow-Hoff学习规则，称为LMS(Least Mean Square)算法。 %% 定义变量
P=[0,0,1,1;0,1,0,1]; % 输入向量 d=[0,0,0,1]; % 期望输出向量 lr=maxlinlr(P,'bias'); % 根据输入矩阵求解最大学习率 %% 线性网络实现
net1=linearlayer(0,lr); % 创建线性网络 net1=train(net1,P,d); % 线性网络训练 %% 感知器实现 net2=newp([-1,1;-1,1],1,'hardlim'); % 创建感知器 net2=train(net2,P,d); % 感知器学习 
%% 显示 plot([0,0,1],[0,1,0],'o'); % 图形窗口输出 hold on; plot(1,1,'d'); x=-2:.2:2; y1=1/2/w1(2)-w1(1)/w1(2)*x-w1(3)/w1(2); % 1/2是区分0和1的阈值 plot(x,y1,'-'); y2=-w2(1)/w2(2)*x-w2(3)/w2(2); % hardlim函数以0为阈值，分别输出0或1 plot(x,y2,'--'); axis([-0.5,2,-0.5,2]) xlabel('x');ylabel('ylabel'); title('线性神经网络与感知器用于求解与逻辑') legend('0','1','线性神经网络分类面','感知器分类面'); 
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