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。

PR-impwork some implements of pattern classificaion course including perceptron,relaxation procedure,MSE,Fisher,Ho-kashyap,SVM,KNN for python version,we use the jupyter notebook for using matplotlib directly In each notebook,voter class is for voting,classifier class is for linear discription. you can read the iris example of using these object for understanding. for matlab version,we use matlab 2