感知器做二分類的原理及python numpy實現
本文目錄： 1. 感知器 2. 感知器的訓練法則 3. 梯度下降和delta法則 4. python實現 1. 感知器[1] 人工神經網絡以感知器（perceptron）為基礎。感知器以一個實數值向量作為輸入，計算這些輸入的線性組合，然后如果結果大於某個閾值，就輸出1，否則輸出 ...
原文：單層感知器 - 坐標點二分類問題
單層感知器是神經網絡的入門常識，基本的單層感知器可以解決線性分類問題。這里我們通過實例體驗感知器是如何運作的。本次實例參照教材 MATLAB神經網絡原理與實例精解 。 單層感知器的基本結構 如圖，單層感知器可以有多個輸入，它們通過與權值相乘，再相加 即加權求和 后，經過一定的偏置，再由激活函數處理，最后輸出得到預測結果。這里面存在兩種變化：線性變化與非線性變化。其中，加權求和屬於線性變化，激活函 ...
2019-06-01 15:25 0 586 推薦指數：
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