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Matlab绘图形状代码及MLP神经网络实现-MLP-Neural-Network-in-Matlab: 该存储库包含MLP神经网络架构的实现，还包括...

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简介：
简介：本项目提供在Matlab环境下构建和运行多层感知器（MLP）神经网络的代码示例，并附带图形绘制功能。适合学习与研究使用。标签：MLP、Neural-Network、Matlab Matlab中的MLP神经网络实现包含在该存储库内，并且包括一个二次函数逼近问题的学习与测试示例。项目结构如下： - 项目文件中包含了7种方法以及使用这些方法的主程序，下面是对它们简要描述： 1. 方法“utworz”：用于初始化输入参数神经网络并创建两个权重矩阵（输出层和隐藏层）。 2. 方法“przetwarzaj”：根据给定的输入参数提供网络响应，输出为向量形式。 3. 方法“nauka”：这是项目中最重要的部分。其主要目标是通过修改权重矩阵来逼近二次函数。 4. 方法“LosowanieUcz”：从三个非线性函数生成学习数据（用户可选择数据数量）。 5. 方法“LosujFkcTestujace”：与方法四类似，但这次是从其他非线性函数中生成测试数据。 6. 方法“sortowanie”：由于来自方法4和5的数据未排序，在此进行数据排序以便在图形或绘图上正确显示数据。 7. 方法“rysuj”：提供绘制图表的方法以帮助可视化学习过程。可以看到学习与测试数据的展示方式。

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    简介：本项目提供在Matlab环境下构建和运行多层感知器（MLP）神经网络的代码示例，并附带图形绘制功能。适合学习与研究使用。标签：MLP、Neural-Network、Matlab Matlab中的MLP神经网络实现包含在该存储库内，并且包括一个二次函数逼近问题的学习与测试示例。项目结构如下： - 项目文件中包含了7种方法以及使用这些方法的主程序，下面是对它们简要描述： 1. 方法“utworz”：用于初始化输入参数神经网络并创建两个权重矩阵（输出层和隐藏层）。 2. 方法“przetwarzaj”：根据给定的输入参数提供网络响应，输出为向量形式。 3. 方法“nauka”：这是项目中最重要的部分。其主要目标是通过修改权重矩阵来逼近二次函数。 4. 方法“LosowanieUcz”：从三个非线性函数生成学习数据（用户可选择数据数量）。 5. 方法“LosujFkcTestujace”：与方法四类似，但这次是从其他非线性函数中生成测试数据。 6. 方法“sortowanie”：由于来自方法4和5的数据未排序，在此进行数据排序以便在图形或绘图上正确显示数据。 7. 方法“rysuj”：提供绘制图表的方法以帮助可视化学习过程。可以看到学习与测试数据的展示方式。
     
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