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 ...
原文：感知器做二分類的原理及python numpy實現
本文目錄： . 感知器 . 感知器的訓練法則 . 梯度下降和delta法則 . python實現 . 感知器 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 ，否則輸出 或 。更精確地，如果輸入為 x 到 x n ，那么感知器計算的輸出為： 其中， w i 是實數常量，叫做權值，用來決定輸入 x i 對感 ...
2019-12-03 21:26 0 297 推薦指數：
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