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文章目录神经网络数据来源数据解析数据格式TRAINING SET LABEL FILE (train-labels-idx1-ubyte):TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):TEST SET LABEL FILE (t10k-labels-idx1-ubyte):TEST SET IMAGE FILE (t10k-images-idx3-ubyte):数据解析代码训练图片解析训练标签解析测试图片解析测试标签解析神经网络解析前向传播反向传播训练

数据产生x1=[rand(1,20),3+rand(1,20)]x_1=[rand(1,20),3+rand(1,20)]x1​=[rand(1,20),3+rand(1,20)]x2=[rand(1,20),3+rand(1,20)]x_2=[rand(1,20),3+rand(1,20)]x2​=[rand(1,20),3+rand(1,20)]y=[ones(1,20),zeros(1,20)]y=[ones(1,20),zeros(1,20)]y=[ones(1,20),zeros(1,20)

数据生成通过下式产生数据，作为训练集y=1+rand+4∗x1+3∗x2+2∗x3+x4y = 1+rand+4*x1+3*x2+2*x3+x4y=1+rand+4∗x1+3∗x2+2∗x3+x4加入0~1之间的随机数使数据更加接近实际数据假设我们假设一个函数用于拟合上述数据h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3+θ4x4h(x)=\theta_0 +\theta_1x+\theta_2x_2+\theta_3x_3+\theta_4x_4h(x)=θ0​+θ1​x+θ2​x2​+θ

%数据的产生,并加入噪声close all;x = 0:0.01:1;y = 4*x.^4+3*x.^3+2*x.^2+x+1+rand(1,length(x));figure(1);hold on;plot(x,y,'r');%假设函数为h(x) = theata0 + theata1*x+ theata2*x^2 + theata3*x^4theata = 10*rand(1,5);%随机产生系数alpha = 1.2;%学习率for i=1:100%迭代100次%假设函数h

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