二.線性神經網絡
自適應線性元件20世紀50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用於線性逼近一個函數式而進行模式聯想以及信號濾波、預測、模型識別和控制等。 線性神經網絡和感知器的區別是，感知器只能輸出兩種可能的值，而線性神經網絡的輸出可以取任意值。線性神經網絡采用Widrow-Hoff學習規則 ...
原文：線性神經網絡--matlab神經網絡
自適應線性元件 世紀 年代末由Widrow和Hoff提出，主要用於線性逼近一個函數式而進行模式聯想以及信號濾波 預測 模型識別和控制等。 線性神經網絡和感知器的區別是，感知器只能輸出兩種可能的值，而線性神經網絡的輸出可以取任意值。線性神經網絡采用Widrow Hoff學習規則，即LMS Least Mean Square 算法來調整網絡的權值和偏置。 只能解決線性可分的問題。 與感知器類似，神經 ...
2016-11-15 14:29 0 2345 推薦指數：
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