一个简单的matlab项目实现三层神经网络的简单应用

一、设计目的：进行1-100以内的质数分类

二、设计思路：

1、生成1-100以内的数和对应二进制

2、对质数部分进行label为1，其余为0

3、选择前60组作为training数据，后40组testing

4、选择三层神经网络，其中hidden和output部分使用sigmoid函数

三、代码实现：

1、测试数据生成函数

function f = dataset_generator

bits_num = 7;
prime_table = [2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53,59,61,67,71,73,79,83,89,97];
prime_numble = 25;
prime_dataset = zeros(100,8);

%Generate prime number dataset 1-100
for count = 1:100
    bin_str = dec2bin(count,bits_num);
    for i = 1:bits_num
        prime_dataset(count,i) = str2num(bin_str(i));
    end
    for i = 1:prime_numble
        if(count == prime_table(i))
            prime_dataset(count,bits_num+1) = 1;
        end
    end
    if(prime_dataset(count,bits_num+1)~=1)
        prime_dataset(count,bits_num+1) = 0;
    end
end

f = prime_dataset;
        

2、最优学习速率选择函数，当hidden neurons 的数量分别选择8和15时获得alpha 最优为1和0.1，a