本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》www.bbbdata.com
在matlab中可以通过newp来构建一个感知机神经网络，它主要用于做分类
本文讲解matlab神经网络工具箱newp函数的入参说明，以及使用newp构建一个感知机神经网络的Demo
通过本文，可以了解如何使用newp训练一个感知机经网络，以及newp函数的各个参数的详细使用说明
本节展示用matlab的newp函数来实现感知机神经网络的代码示例
用newp训练感知机神经网络-简单代码示例
在matlab中可以使用newp来训练一个感知机神经网络
下面是一个简单的Demo代码示例：
%代码说明：newp的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》www.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
%-----------------------------------------------------
% 训练数据
X = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
y = [0 1 1 1;];
%训练
net = newp(X,y); % 建立网络
[net,tr] = train(net,X,y); % 训练网络
%预测
py = sim(net,X) %使用网络进行预测本节展示newp函数的使用说明,用于日常查阅
语法:
net = newp(p,t,tf,lf)
描述：
感知机用于解决简单的(例如线性可分)分类问题。
入参说明：
P: 用于训练的输入数据。每列代表一个样本，有多少个样本，就有多少列。
T:用于训练的输出数据。每列代表一个样本，有多少个样本，就有多少列。
TF:传递函数，默认为'hardlim',支持hardlim和hardlims。
LF：学习函数，默认为'learnp',支持learnp和learnpn。
备注：
感知机可以在有限步数内解决将线性可分的分类问题。如果输入变量较多，learnpn比learnp在训练速度上更加快。
好了，以上就是matlab中的newp函数的使用示例与说明了~
End