单层感知器神经网络matlab代码感知器 用于MATLAB的带有反向误差传播学习方法的人工神经网络类。 sigmod传递函数。 这种实现是简单而有效的。 与许多其他针对单个神经元具有单独类的多余实现不同，此代码基于矩阵代数，因为神经元层本质上是矢量，轴突权重不过是矩阵。 人工神经网络的矩阵表示法使所有方法和计算都变得优雅而高效，而计算成本却更低。 缺少许多多余的参数可提供用户友好的体验。 ＃＃方法 PERCEPTRON（layers_vector）-创建具有指定数量的神经元的PERCEPTRON实例。 图层矢量可能类似于以下[10,12,12,12,5]。 具有上述层向量的网络将具有10个输入传感器神经元，三层关联神经元，每个神经元具有12个神经元和5个输出神经元。 forward（obj，input_col_vector）-从输入到输出的正向计算方法 backprop（obj，input，desirable_output，eta）-单一样本反向误差传播方法。 参数“ eta”控制收敛速度，通常为0 <eta <1。典型值eta = 0.001。

单层感知器神经网络matlab代码3D卷积神经网络，用于从面部视频进行远程脉搏率测量和映射 在过去几年中，来自面部视频的远程脉搏率测量得到了特别的关注。 研究显示出重大进展，并证明普通摄像机对应于可用于测量大量生物医学参数而无需与受试者接触的可靠设备。 该存储库包含与用于测量和映射视频脉搏率的新框架有关的源代码。 该方法依赖于卷积3D网络，是全自动的，不需要任何特殊的图像预处理（请参见下图）。 网络通过为每个本地像素组生成预测来确保并发映射。 为了训练这种类型的机器学习模型，未压缩和标记的（带有参考脉冲速率值）视频数据的数量非常有限，我们提出了伪PPG合成视频生成器（也包含在此存储库中）。 （顶部）常规方法：将图像处理操作应用于视频流，以检测感兴趣的像素或区域（ROI）。 传统上，在对信号进行频谱或时间滤波器处理之前，是使用ROI上的空间平均运算来计算信号的。 最后，从该信号中估计出诸如脉搏率之类的生物医学参数。 （下）我们建议的方法包括仅使用合成数据来训练人工智能模型。 输入对应于视频流（图像序列）。 该模型预测每个视频补丁的脉冲速率，从而生成预测图，而不是单个估计。 参考 如果您认

多层感知器MLP快速入门，结合基于DL4J的分类器分析和手写体识别的3D可视化

matlab感知器神经网络初步学习程序，包括详细的代码资料和讲解注释

其中包括单层感知器，多层感知器，有奇异值感知器训练，以及线性不可分情况，均运行成功，请放心下载