mlp.zip_MLP_MLPmatlab_between_mlp0to9_MATLAB MLP 0-9 classification code资源-CSDN下载

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177 浏览量 2022-09-19 16:20:20 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

标题中的"mlp.zip_MLP_MLP matlab_between_mlp 0 to 9"指的是一个使用MATLAB实现的多层感知器（MLP）神经网络，该网络被设计用于区分0到9之间的数字。多层感知器是人工神经网络的一种常见类型，特别适合于分类任务，尤其是非线性可分的问题。在本例中，网络处理的数据可能是经过预处理的手写数字图像，这些图像被编码为5到7维的矩阵。描述中提到的"An mlp Network which distinguishes between numbers 0 to 9 in a five to seven matrix"进一步阐述了这个网络的功能。它表明输入数据矩阵的大小可能在5x7范围内变化，这通常意味着每个数字图像被转换成一个5到7列的向量。这种变尺寸的表示可能是因为不同的数字在原始图像中占据的像素区域不同，但网络需要一个统一的输入格式。根据给出的文件名，我们可以推断出以下内容： 1. `myNumbers.m`：这可能是定义和处理数据集的脚本，包括加载、预处理和分割数据集（如训练集和测试集）。 2. `numbers.m`：可能包含了数字的表示或与数字相关的操作，如将数字转化为特定的矩阵形式。 3. `apprun.m`：这个名字暗示这是一个应用程序运行脚本，它可能包含运行神经网络模型、评估性能和展示结果的代码。 4. `toTest.m`：可能包含了用于测试网络性能的函数，将预测结果与实际标签进行比较，并计算精度等指标。 5. `plotNum.m`：很可能是用于可视化数字的函数，例如显示训练样本或网络预测结果的图像。在MATLAB中实现MLP，通常会使用内置的`neuralnet`函数或者自定义反向传播算法。训练过程中，可能会涉及调整超参数，如学习率、隐藏层节点数量以及训练迭代次数等，以优化网络性能。同时，损失函数（如交叉熵）和优化算法（如梯度下降或随机梯度下降）的选择也对模型的训练效果有重要影响。总结来说，这个压缩包提供的是一套用于识别0到9数字的MATLAB MLP神经网络实现。通过分析和运行这些脚本，我们可以了解如何构建、训练和评估这样的分类模型，以及如何处理变尺寸的输入数据。对于初学者来说，这是一个很好的实践项目，可以帮助理解神经网络的工作原理和MATLAB编程。而对于经验丰富的开发者，这个代码可以作为进一步改进或应用于其他分类问题的基础。

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收起资源包目录

mlp.zip （5个子文件）

apprun.m 1KB

plotNum.m 677B

numbers.m 1KB

toTest.m 736B

myNumbers.m 1KB

function [numbers,validationPoses] = myNumbers() one = [0 0 1 1 0 0 0 ... 0 1 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 0 1 0 0 0]'; two = [0 0 1 1 1 0 0 ... 0 1 0 0 0 1 0 ... 0 0 0 0 1 0 0 ... 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 1 1 1 1 1 0]'; three = [0 0 1 1 1 0 0 ... 0 1 0 0 0 1 0 ... 0 0 0 0 1 1 0 ... 0 1 0 0 0 1 0 ... 0 0 1 1 1 0 0]'; four = [0 0 0 0 1 1 0 ... 0 0 0 1 0 1 0 ... 0 0 1 0 0 1 0 ... 0 1 1 1 1 1 1 ... 0 0 0 0 0 1 0]'; five = [1 1 1 1 1 1 0 ... 1 0 0 0 0 0 0 ... 1 1 1 1 1 1 0 ... 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 1 1 1 1 1 0]'; six = [0 0 1 1 1 0 0 ... 0 1 0 0 0 0 0 ... 1 0 1 1 1 1 0 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 0 1 1 1 1 1 0]'; seven = [1 1 1 1 1 1 0 ... 0 0 0 0 1 0 0 ... 0 0 0 1 0 0 0 ... 0 0 1 0 0 0 0 ... 0 1 0 0 0 0 0]'; eight = [0 0 1 1 1 0 0 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 1 1 1 0 0 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 1 1 1 0 0]'; nine = [0 1 1 1 1 1 0 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 0 1 1 1 0 0 1 ... 0 0 0 0 0 1 0 ... 0 0 1 1 1 0 0]'; ten = [0 1 1 1 1 1 0 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 1 0 0 0 0 0 1 ... 0 1 1 1 1 1 0]'; numbers = [one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, ten]; validationPoses = eye(10);

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