感知器做二分类的原理及python numpy实现
本文目录： 1. 感知器 2. 感知器的训练法则 3. 梯度下降和delta法则 4. python实现 1. 感知器[1] 人工神经网络以感知器（perceptron）为基础。感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，然后如果结果大于某个阈值，就输出1，否则输出 ...
原文：单层感知器 - 坐标点二分类问题
单层感知器是神经网络的入门常识，基本的单层感知器可以解决线性分类问题。这里我们通过实例体验感知器是如何运作的。本次实例参照教材 MATLAB神经网络原理与实例精解 。 单层感知器的基本结构 如图，单层感知器可以有多个输入，它们通过与权值相乘，再相加 即加权求和 后，经过一定的偏置，再由激活函数处理，最后输出得到预测结果。这里面存在两种变化：线性变化与非线性变化。其中，加权求和属于线性变化，激活函 ...
2019-06-01 15:25 0 586 推荐指数：
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