nn束 多层感知器和三个优化器的实现：具有NAG的随机梯度下降，具有标准标准近邻束方法和 安装 首先，您需要克隆此存储库： $ git clone https://github.com/vdecaro/nn-bundle $ cd nn-bundle 使用此存储库需要安装conda 。 需要使用python3.7的新环境： $ conda create -n yourenvname python=3.7 $ conda activate yourenvname 下一步是包括将Gurobi安装到您的环境中的渠道： $ conda config --add channels http://conda.anaconda.org/gurobi 现在，您只需启动以下命令即可将所需的软件包安装到您的环境中： $ conda install --file requirements.txt

根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码，实验环境为anaconda python3.6，感知器算法进行分类，数据为网上的花瓣数据，100个样本

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。

多类感知器 多类感知器算法是一种用于将数据分类为一系列类之一的监督学习算法。 作为我项目的一部分，构建了以下实现，以构建特定于领域的自然语言问答算法（interview_qa），根据问题的内容将问题分类。 该算法的构建方式使其可以推广到任何用例，并在以下各节中详细说明了如何格式化数据。 它意味着易于使用和理解，而没有任何重大的性能问题。 为了获得更多好处，该模块还包含一些功能，以方便训练，构建和测试分类器，并提供有用的指标和统计数据来判断效果。 算法总结 像大多数感知器算法一样，该算法也基于神经元的生物学模型，并且它是激活的。 在普通感知器（二进制分类器）的情况下，数据被分解为一系列具有特定值的属性或特征。 当人工神经元接收该特征向量作为刺激时，将其乘以权重向量（点积），以计算特定数据点的激活值。 如果激活能量足够高，则神经元触发（数据符合分类标准）。 对于多类感知器，情况有所不同。

实验报告+代码+数据集 1、掌握Fisher线性判别的基本原理 2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题 1、熟悉感知器算法。 2、掌握感知准则函数分类器设计方法。 3、掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行多类分类。

“与”、“或”运算感知器，代码中默认的是进行与运算，修改代码中的训练数据即可改变感知器类型。

网上找了很多，一个文件夹里，有很多matlab代码的，供大家参考学习

用MATLAB实现感知器线性分类。只要训练样本集是线性可分的，对于任意的初值 a(1) ，经过有限次叠代，算法必定收敛。 感知器是最简单可以“学习”的机器，可以解决线性可分的问题。当样本线性不可分时，感知器算法不会收敛。实际应用中直接使用感知器的场合并不多，但他是很多复杂算法的基础。

matlab开发-多层感知器MLP的生物地理学基础。基于生物地理学的优化器（BBO）被用作多层感知器（MLP）的训练器。

多层感知器的分类和预测