在每次迭代结束时计算均方误差并在matlab中绘制相同的图

问题描述

我有一个数据集要分类，使用感知器学习规则。我已经计算了权重矩阵，但不知道如何绘制 MSE .{?1 = [ 1 1 ],?1 = [ 0 0 ]},{?2 = [ 1 2 ],?2 = [ 0 0 ]},{?3 = [ 2 −1 ],?3 = [ 0 1 ]},{?4 = [ 2 0 ],?4 = [ 0 1 ]},{?5 = [ −1 2 ],?5 = [ 1 0 ]},{?6 = [ −2 1 ],?6 = [ 1 0 ]},{?7 = [ −1 −1 ],?7 = [ 1 1 ]},{?8 = [ −2 −2 ],?8 = [ 1 1 ]}。 这是数据集和 w=[-2 0;0 -2],bias =[-1 0];

解决方法

计算对应于神经元的权重变化，并将变化的权重应用于所有其他输入并找到 mse。

 P=[p1,p2,...]
for i=1:number of inputs

    ///change weights here

   for j=1:number of inputs
       a=f(net);
      error[j] =target[j] -a[j];

     
   end
   mse=error *error' / numel(error);
   

end