🎉 MATLAB神经网络编程(二) —— 线性神经网络与w-h规则 🧠

在人工智能领域，神经网络的应用越来越广泛，而线性神经网络作为基础模型之一，其重要性不言而喻。今天我们将聚焦于如何用MATLAB实现线性神经网络，并介绍经典的w-h规则（Widrow-Hoff学习规则）。

首先，线性神经网络的核心在于它能够通过调整权重和偏置来拟合输入数据的线性关系。在MATLAB中，我们可以利用`feedforwardnet`函数快速搭建一个简单的线性网络结构。例如，定义一个单层感知器，设置激活函数为线性函数，这非常适合回归问题或分类任务中的简单场景。

接着，我们引入w-h规则。这一规则通过最小化误差平方和的方式更新权重，从而实现高效的参数优化。具体来说，在每次迭代中，网络会根据当前样本的误差调整权重，直至收敛至最优解。这种方法不仅计算效率高，而且易于实现。在MATLAB代码中，只需几行指令即可完成整个训练过程。

最后，别忘了验证模型性能！可以通过绘制预测值与真实值之间的对比图，直观地评估模型效果。同时，尝试调整超参数以进一步提升模型表现吧！🚀

Matlab NeuralNetwork AIProgramming