反向传播学习的多层感知器(MLP)神经网络.zip
具有Sigmoid激活功能的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。训练是使用反向传播算法完成的,其中包括弹性梯度下降,动量反向传播和学习率降低的选项。当均方误差(MSE)达到零或达到预定义的最大时期数时,训练停止。 该代码还包含一个参数,用于绘制将类和MSE曲线分开的决策边界。指定在其上绘制图形并将其保存在机器上的时期数。这些图形除了m个文件外,还保存在一个名为Results的文件夹中。此参数由变量draw_each_nbrOfEpochs表示。变量dataFileName将Sharky输入点文件名作为字符串。 版权所有:本代码包来自Hesham Eraqi先生发布于2016年
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