Для формирования модели однослойного персептрона предназначена функция newp
net = newp(PR, S)
со следующими входными аргументами: PR – массив минимальных и максимальных значений для R элементов входа размера R´2; S – число нейронов в слое.
В качестве функции активации персептрона по умолчанию используется функция hardlim.
Пример:
Функция
net = newp([0 2],1);
создает персептрон с одноэлементным входом и одним нейроном; диапазон значений входа – [0 2].
Определим некоторые параметры персептрона, инициализируемые по умолчанию.
Веса входов:
inputweights = net.inputweights{1,1}
inputweights =
delays: 0
initFcn: 'initzero'
learn: 1
learnFcn: 'learnp'
learnParam: []
size: [1 1]
userdata: [1x1 struct]
weightFcn: 'dotprod'
Заметим, что функция настройки персептрона по умолчанию learnp; вход функции активации вычисляется с помощью функции скалярного произведения dotprod; функция инициализации initzero используется для установки нулевых начальных весов.
Смещения:
biases = net.biases{1}
biases =
initFcn: 'initzero'
learn: 1
learnFcn: 'learnp'
learnParam: []
size: 1
userdata: [1´1 struct]
Нетрудно увидеть, что начальное смещение также установлено в 0.