1感知器神经网络初步学习（附matlab程序）

学习目标：从学习第一个最简单的神经网络案例开启学习之路

1.简述  

感知器的定义

下图是一个感知器：

可以看到，一个感知器有如下组成部分：

1、输入权值

一个感知器可以接收多个输入

每个输入上有一个权值

此外还有一个偏置项

就是上图中的

2、激活函数

感知器的激活函数可以有很多选择，比如我们可以选择下面这个阶跃函数f来作为激活函数：

输出感知器的输出由下面这个公式来计算

2.代码

   %%   感知器神经网络   用于点的分类
clear all;
close all;
P=[0 0 1 1;0 1 0 1];                         %输入向量
T=[0 1 1 1];                                 %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp');    %建立感知器神经网络
net=train(net,P,T);                          %对网络进行训练
Y=sim(net,P);                                %对网络进行仿真
plotpv(P,T);                                 %绘制感知器的输入向量和目标向量，绘制样本点
plotpc(net.iw{1,1},net.b{1});                %在感知器向量图中绘制分界线
 

3.运行结果