多输入多输出 | MATLAB实现MLP多层感知机模型多输入多输出回归预测

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分类专栏： # MLP多层感知机 # ANN人工神经网络 多输入多输出 文章标签： MLP 多层感知机 多输入多输出
于 2022-08-17 23:44:00 首次发布
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本文详细介绍了如何使用MATLAB实现多输入多输出的MLP多层感知机模型进行回归预测。内容涵盖模型设计、激活函数的选择、网络结构以及学习过程，包括反向传播算法的运用。通过具体步骤解析网络的建立、初始化、训练和仿真计算。

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多输入多输出 | MATLAB实现MLP多层感知机模型多输入多输出回归预测

目录

预测效果

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基本介绍

多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。

模型设计

  • 激活函数
    若每个神经元的激活函数都是线性函数，那么，任意层数的MLP都可被约简成一个等价的单层感知器。
    实际上，MLP本身可以使用任何形式的激活函数，譬如阶梯函数逻辑Sigmoid函数，但为了使用反向传播算法进行有效学习，激活函数必须限制为可微函数。由于具有良好可微性，很多S函数，尤其是双
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