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。

单层感知器的 Matlab 实现，功能挺全，写得也蛮规整，适合刚上手机器学习的你拿来练手或者参考。项目里不只是感知器，还顺手带上了像Logistic 回归、LDA、PCA这些常见方法，配合 Matlab 的工具箱，调试体验还不错。 多维线性回归加上L2 正则化，过拟合那块挺有用。还有三次样条插值、留一法交叉验证这类细节也考虑到了，用来做模型评估还蛮方便的。嗯，都是些你在课程项目或论文实验里能用得上的家伙。 更实用的是，后面还搞了个多层感知器来做 USPS 手写数字分类，结合EM 算法和高斯混合模型做聚类，思路清晰，结构也合理。如果你在研究神经网络或数字识别，这部分值得重点看看。 顺手一提，k

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

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);

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。

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。