一开始，ELM 建议用于训练（SLFN）单隐藏层前馈神经网络，似乎能够扩展到 MLP（多层感知器）。 在这段代码中，我们提出了一种基于 ELM 的算法来训练用于回归和分类的 MLP。

此代码为 MNIST 数字分类任务实现了多层感知器 (MLP)

感知器算法的练习题，用非常简单的例子，可以帮助更好的理解感知器的原理。

设计多层感知器神经元来解决一个分类问题：将10个输入向量分为4类。用plot函数绘出向量分布和分类线。 输入向量为P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5; 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3] 目标向量为T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 ; 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 ]

多层感知器在C语言中的实现 多层感知器（MLP）是一种人工神经网络，在输入和输出层之间具有一个或多个隐藏层。 请参考下图： 图片来自。 具有六个输入神经元，两个隐藏层和一个输出层的多层感知器。 MLP已完全连接（每个隐藏节点都连接到每个输入节点等）。 他们将反向传播作为学习阶段的一部分。 MLP被广泛用于模式分类，识别，预测和近似。 多层感知器可以解决不可线性分离的问题（ ）。 关于此实现： MLP的此实现是使用C编写的，可以执行多类分类。 每个隐藏层和输出层都可以运行自己的激活功能，可以在运行时指定这些激活功能。 支持的激活功能包括： 恒等式f(x) = x sigmoid f(x) = 1/(1 + e^-x) tanh f(x) = tanh(x) relu f(x) = max(0, x) softmax f(x) = e^x / sum(e^x) 如何运行：

实现分布为双月型的数据分类，运行无错

模式识别的经典算法之一，感知器算法，用来对模式进行分类，采用matlab编写

大华TM系列电子称有时候走纸不正确，走着走着卡纸，用本工具修正一下即可。亲测可用。1、先用TMA4.0测试下，看网口是否通讯 2、打开文件，找到下载工具 ，（最下边的框框里面的IP地址，要和秤保持一致）双击 DownForNetExistLab，点击RUN 3、看到弹窗不要管 注意：烧录好之后，开机重启，先按下走纸键，如果出纸，不要撕掉，再打印看看，看出纸口有纸的情况下能不能继续出纸。解压密码:qq83088935

本科生 模式识别课程作业 对如下两类的二维模式样本集，编写MATLAB程序，用感知器算法求分界面方程，并作图显示。 分别改变初始权向量和样本集中样本顺序来获得不同的结果，并对结果进行分析比较。

根据给出的触角长度和翼长识别出一只标本是Af还是Apf是重要的。两种蠓虫，Af和Apf已由生物学家W.L.Grogna和W.W. Wirth （1981）根据它们的触角长度和翼长加以区分，见表中数据。 试分别用Fisher判别和感知准则函数求判别函数并判别出最后5个样本的类别，并画出20个样本的散点图及分类直线。 2，4. 最小均方误差准则函数。