用matlab从0开始实现的一个多层感知机

这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。 运行顺序为： 1.data_gen.m (在工作空间生成数据集 data.mat ，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过， 画出数据集的分布) 2.mlp_relu.m (训练网络，会在工作区生成网络权重的参数 variable.mat ，工作空间已经有这个了，也可以跳过， 耗时大概2，3秒，电脑性能决定，画出损失函数变化曲线) 3.valuate_variable (测试第二步的网络的性能，画出可视化图形)

clear
class1_total = 150;
class2_total = 250;

r1 = 5*rand（1 class1_total）;
theta1 = 2*pi*rand（1 class1_total）;

r2 = 7+3*rand（1 class2_total）;
theta2 = 2*pi*rand（1 class2_total）;

x1 = r1.*cos（theta1）;
y1 = r1.*sin（theta1）;
x2 = r2.*cos（theta2）;
y2 = r2.*sin（theta2）;

X1 = [x1; y1];
X1 = X1‘;
X2 = [x2; y2];
X2 = X2‘;
labels1 = [ones（class1_total 1） zeros（class1_total 1）];
labels2 = [zeros（class2_total 1） ones（class2_total 1）];

save（‘data.mat‘ ‘X1‘ ‘X2‘ ‘labels1‘ ‘labels2‘）

plot（X1（:1） X1（:2） ‘+r‘ X2（:1） X2（:2） ‘*b‘）
title（“数据集“）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-11-06 05:24  BP\
     文件         566  2019-11-06 05:23  BP\data_gen.m
     文件         340  2019-10-14 12:38  BP\next_batch.m
     文件         153  2019-10-14 04:18  BP\m_sigmoid.m
     文件        6633  2019-11-06 05:24  BP\data.mat
     文件         748  2019-11-06 05:24  BP\variable.mat
     文件        4157  2019-10-27 06:55  BP\mlp_relu.m
     文件         253  2019-10-14 03:32  BP\m_cross_entropy.m
     文件         213  2019-10-14 03:32  BP\m_softmax.m
     文件         861  2019-11-06 05:11  BP\valuate_variable.m
     文件         266  2019-10-14 09:43  BP\m_relu.m
     文件        4013  2019-10-27 07:09  BP\mlp_sigmoid.m