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

感知器（Perceptron），是神经网络中的一个概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。 单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。 与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值可变，因此可以通过一定规则进行学习。可以快速、可靠地解决线性可分的问题。 作者：漫步_9378 链接：https://www.jianshu.com/p/d7189cbd0983 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

matlab下编写的单层感知器，测试无误。

适合在校大学生初步实验使用，将此程序直接粘贴到Matlab的m文件中，便可直接运行，得到结果，本人已在博客中发表“与”运算实验，神经网络网址如https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/86713335，建议学有余力的同学不要下载，通过看我的博文，自己编出“异或”运算代码

使用单层感知器网络解决与逻辑问题，也是很简单的神经网络程序，帮助大家理解算法。有问题的话希望和大家一起讨论。

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