我几年前做的多层感知器的Verilog实现（源代码注释为西班牙语）

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人工智能-多层感知器神经网络的局部泛化误差模型.pdf

2¸2感知器神经网络模型与学习算法.ppt

基于感知器神经网络判断气体污染物的分类研究

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：单层感知器_神经网络原理与实例_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

单层感知器神经网络matlab代码基于运动图像的单通道脑电分类 Global SIP 2018接受的论文中描述了此代码。 <概述> 该存储库中的Matlab脚本确定了通道，特征和分类器的最佳组合，可最大程度地提高基于单通道EEG的运动图像BCI的分类精度。 频道：22 ch 特征： 功率谱（PS） 灰度共生矩阵（GLCM） 单通道公共空间模式（SCCSP） 分类器： 线性判别分析（LDA） k最近邻居（k-NN） 高斯混合模型（GMM） 随机森林（RF） 多层感知器（MLP） 支持向量机（SVM） 带有PS的SVM和带有SCCSP的MLP在二进制分类中显示一位受试者的分类准确度为86.6％ （平均值：63.5％）。 为了进行评估，我们使用了开放访问数据集。 在使用我们的代码之前，请发送以访问数据。 <代码> 该存储库有一个主要的m.file，该文件由预处理和后处理步骤组成。 在通过预处理步骤保存特征向量之后，可以使用10倍交叉验证来计算分类精度。 另外，您可以通过更改set_config.m文件中的值来更改此框架中的每个参数。 <环境> 马尔巴布R2017a 信号处理工具箱 静力学和机

多层感知器神经网络 多层感知器神经网络的实现（多层感知器 - MLP） - 语言：C++ MLP（多层感知器）是一种前馈神经网络，可将输入数据集映射到适当的输出集。 MLP 由有向图中的几层节点（顶点）组成，每一层都完全连接到下一层。 除了输入节点，每个节点都是一个具有激活函数的神经元。 MLP 使用监督训练，也就是说，您显示输入和相应的输出来训练网络。 如果你有一个数据集，通常 70% 用于训练，30% 用于测试，这可能会有很大差异。 MLP 网络训练过程（葡萄牙语缩写为 PMC）使用反向传播算法，也称为广义增量规则。 训练的第一阶段是前向传播，其中将样本插入网络输入并逐层传播，直到产生相应的输出。 这样做只是为了从网络获得响应。 输出产生的响应与相应的期望响应进行比较。 产生偏差（错误），然后应用反向传播方法的第二阶段，即反向传播（反向传播）。 在这个阶段，网络中所有神经元

本程序（有注释）已经经过调试，在matlab7.0环境下正常运行，并且程序中包含用已经训练好的感知器来训练新的样本，有问题的话可以再联系我。

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