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資源簡介

這是用matlab實現的一個多層感知機，由三個全連接層組成，壓縮包中的腳本可直接運行。 運行順序為： 1.data_gen.m (在工作空間生成數據集 data.mat ，因為壓縮包本來已經有數據集了，這一步可以跳過， 畫出數據集的分布) 2.mlp_relu.m (訓練網絡，會在工作區生成網絡權重的參數 variable.mat ，工作空間已經有這個了，也可以跳過， 耗時大概2，3秒，電腦性能決定，畫出損失函數變化曲線) 3.valuate_variable (測試第二步的網絡的性能，畫出可視化圖形)

資源截圖

代碼片段和文件信息 

clear
class1_total?=?150;
class2_total?=?250;

r1?=?5*rand（1?class1_total）;
theta1?=?2*pi*rand（1?class1_total）;

r2?=?7+3*rand（1?class2_total）;
theta2?=?2*pi*rand（1?class2_total）;

x1?=?r1.*cos（theta1）;
y1?=?r1.*sin（theta1）;
x2?=?r2.*cos（theta2）;
y2?=?r2.*sin（theta2）;

X1?=?[x1;?y1];
X1?=?X1‘;
X2?=?[x2;?y2];
X2?=?X2‘;
labels1?=?[ones（class1_total?1）?zeros（class1_total?1）];
labels2?=?[zeros（class2_total?1）?ones（class2_total?1）];

save（‘data.mat‘?‘X1‘?‘X2‘?‘labels1‘?‘labels2‘）

plot（X1（:1）?X1（:2）?‘+r‘?X2（:1）?X2（:2）?‘*b‘）
title（“數據集“）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-11-06?05:24??BP\
?????文件?????????566??2019-11-06?05:23??BP\data_gen.m
?????文件?????????340??2019-10-14?12:38??BP\next_batch.m
?????文件?????????153??2019-10-14?04:18??BP\m_sigmoid.m
?????文件????????6633??2019-11-06?05:24??BP\data.mat
?????文件?????????748??2019-11-06?05:24??BP\variable.mat
?????文件????????4157??2019-10-27?06:55??BP\mlp_relu.m
?????文件?????????253??2019-10-14?03:32??BP\m_cross_entropy.m
?????文件?????????213??2019-10-14?03:32??BP\m_softmax.m
?????文件?????????861??2019-11-06?05:11??BP\valuate_variable.m
?????文件?????????266??2019-10-14?09:43??BP\m_relu.m
?????文件????????4013??2019-10-27?07:09??BP\mlp_sigmoid.m

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