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：自適應線性神經網絡Adaline
自適應線性神經網絡Adaptive linear network， 是神經網絡的入門級別網絡。 相對於感知器， 采用了f z z的激活函數，屬於連續函數。 代價函數為LMS函數，最小均方算法，Least mean square。 實現上，采用隨機梯度下降，由於更新的隨機性，運行多次結果是不同的。 ...
2019-09-14 22:57 0 608 推薦指數：
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