MATLAB

MATLAB(Matrix Laboratory，矩のり陣じん實驗じっけん室しつ) 係がかり一いち款由美國びくに The MathWorks 公司こうし出品しゅっぴん的てき商業しょうぎょう數學すうがく軟件。

AI 應用おうよう

以下いか係かかり一いち段だん用よう MATLAB 寫うつし嘅簡單かんたん前ぜん饋神經しんけい網もう絡からま嘅源みなもと碼：

function m = neural()
[Attributes, Classifications] = mendez; % 由ゆかり「mendez」嗰度攞數據よりどころ，「mendez」係がかり個こ檔案嘅名。
n = 2.6; % 設しつらえ個こ變數へんすう做學習がくしゅう率りつ。
nbrOfNodes = 8;
nbrOfEpochs = 800;

% 設しつらえ矩のり陣じん嚟代表だいひょう啲權重じゅう。
W = rand(nbrOfNodes, length(Attributes(1,:)));
U = rand(length(Classifications(1,:)),nbrOfNodes);

m = 0; figure; hold on; e = size(Attributes);

% 係かかり噉 run 若干じゃっかん次じ。
while m < nbrOfEpochs

    % m 用よう嚟數住じゅう喺第幾いく個こ loop。
    m = m + 1;
    
        for i=1:e(1)
        % 由よし數すう據よりどころ嗰度攞輸入ゆにゅう。
            I = Attributes(i,:).';
            D = Classifications(i,:).';
    
        % 根據こんきょ輸入ゆにゅう同權どうけん重おも計けい吓個神經しんけい網もう絡からま俾啲乜嘢輸出ゆしゅつ。
            H = f(W*I);
            O = f(U*H);
   
        % 計けい誤差ごさ值。
            delta_i = O.*(1-O).*(D-O);
    
        % 計けい前面ぜんめん嗰層嘅誤差さ值。
            delta_j = H.*(1-H).*(U.'*delta_i);
   
        % 根據こんきょ誤差ごさ值調較吓啲權重じゅう。
            U = U + n.*delta_i*(H.');
            W = W + n.*delta_j*(I.');
        end
   
        RMS_Err = 0;
   
        % 計けい RMS 誤差ごさ值。
        for i=1:e(1)
            D = Classifications(i,:).';
            I = Attributes(i,:).';
            RMS_Err = RMS_Err + norm(D-f(U*f(W*I)),2);
        end
        
        y = RMS_Err/e(1);
        plot(m,log(y),'*'); % 畫幅がふく圖ず展示てんじ RMS 誤差ごさ值點樣さま隨ずい住じゅう學習がくしゅう次數じすう演えんじ變へん；結果けっか通常つうじょう會かい係がかり個こ誤差ごさ隨時ずいじ間あいだ變へん細ほそ。
        
end
        
function x = f(x)
x = 1./(1+exp(-x));

呢個網もう絡からま用よう嘅學習がくしゅう屬ぞく於監督かんとく式しき學習がくしゅう。