二.线性神经网络
自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。 线性神经网络和感知器的区别是，感知器只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则 ...
原文：线性神经网络--matlab神经网络
自适应线性元件 世纪 年代末由Widrow和Hoff提出，主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波 预测 模型识别和控制等。 线性神经网络和感知器的区别是，感知器只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow Hoff学习规则，即LMS Least Mean Square 算法来调整网络的权值和偏置。 只能解决线性可分的问题。 与感知器类似，神经 ...
2016-11-15 14:29 0 2345 推荐指数：
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