用MATLAB解决异或问题的多层感知器实现（代码）

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

感知器是神经网络中的概念，由Frank Rosenblatt于1950年代引入。单层感知器是最简单的神经网络，包含输入层和输出层直接相连。与最早的MP模型不同，神经元突触权值可调整，可通过规则进行学习，能快速、可靠地解决线性可分问题。作者：漫步_9378链接：https://www.jianshu.com/p/d7189cbd0983。

这是一个使用TensorFlow搭建的单层感知器神经网络Matlab训练框架，包含了多个经典模型如VGG（VGG16、VGG19）、ResNet（ResNet_V2_50、ResNet_V2_101、ResNet_V2_152）、Inception_V4、Inception_ResNet_V2等。代码结构井然有序，适用于各类分类任务。未来将推出多任务多标签、目标检测及RNN等框架，欢迎持续关注。使用说明：环境要求为Python 3.5和TensorFlow 1.4。详细信息请查阅train_cnn_v0；train_cnn_v1实现了基础CNN训练，改进了数据读取速度；train_cnn_v2在基础框架上引入了RNN和注意力机制；train_cnn_v3支持多GPU训练（默认双GPU）。此外，还有多任务多标签训练及总结、GANs训练及总结、理论与实践代码等内容，适合对深度学习感兴趣的用户。

我找了很多在线资源，整理了一个文件夹，包含大量matlab代码，供大家学习参考。

感知器学习规则是：Wnew = Wold + e*p，其中e = t - a。更新权重和偏差，直至达到正确的输入目标。例如，对于AND门：P=[0 0 1 1; 0 1]; t=[0 0 0 1]; w=[0 0]; b=0; ep=20；[wb]=perceplearn(P,t,w,b,ep);

在Matlab中使用BP算法独立实现异或运算，不依赖Matlab工具箱，兼容Matlab 7.0版本。

该程序实现了一个二元感知器分类器，用于测量测试实例的分类精度。训练和测试实例是正面/负面评论的集合。程序需要与以下4个文件一起运行：train.positive（正训练实例）、train.negative（负训练实例）、test.positive（阳性测试实例）、test.negative（否定测试实例）。这些文件应位于“./data”目录下。如需更改文件名，需相应更新代码。构建和执行指令请从命令行运行python perceptron.py。程序提供2个选项：训练迭代所需次数的数据重复，以及单个测试迭代的运行。每次训练迭代后，测试数据用于获取所需的迭代次数，并绘制错误率与迭代次数的关系图。注意：选项2需要matplotlib包以绘制图形。

以下是使用Matlab实现两幅图像的异或运算的代码： % 读取两幅图像 img1 = imread('image1.png'); img2 = imread('image2.png'); % 将图像转换为二值图像 bw1 = imbinarize(img1); bw2 = imbinarize(img2); % 进行异或运算 result = xor(bw1, bw2); % 显示结果 imshow(result); title('异或运算结果'); 此代码将读取两幅图像，并将其转换为二值图像，然后进行异或运算，最后显示运算结果。