matlab code for and program using perceptron nueral networks

资 源 简 介

matlab code for and program using perceptron nueral networks

详 情 说 明

感知机是机器学习中最基础的神经网络模型之一，擅长解决线性可分问题。在MATLAB中实现感知机神经网络，可以清晰地展示其学习过程。

我们以逻辑与运算为例，输入限定为1或-1。感知机的训练遵循以下步骤：

首先初始化权重和偏置项，通常设为随机小数值。在MATLAB中可以利用内置函数完成初始化。训练过程中，感知机会根据当前权重计算输出，并与期望输出比较。

对于与运算的特殊情况，训练集包含四种输入组合：(1,1)、(1,-1)、(-1,1)和(-1,-1)。感知机通过迭代学习，逐步调整权重和阈值。每次权重更新后，决策边界会发生变化，MATLAB可以直观地绘制出这些变化。

训练过程中关键点是学习率的设定，它控制着权重更新的幅度。在MATLAB实现中，可以通过可视化工具观察决策边界如何逐步收敛到理想位置。经过足够次数的迭代后，感知机将学会正确分类所有训练样本。

这种实现不仅适用于与运算，稍加修改就能解决其他线性可分问题，是理解神经网络基础的优秀范例。