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：自适应线性神经网络Adaline
自适应线性神经网络Adaptive linear network， 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器， 采用了f z z的激活函数，属于连续函数。 代价函数为LMS函数，最小均方算法，Least mean square。 实现上，采用随机梯度下降，由于更新的随机性，运行多次结果是不同的。 ...
2019-09-14 22:57 0 608 推荐指数：
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