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图解神经网络之--1.0 感知器(Perceptron)

图解神经网络之--1.0 感知器(Perceptron)

作者: ciantian | 来源:发表于2017-10-20 14:51 被阅读119次

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图解神经网络之--1.0 感知器(Perceptron)
图解神经网络之--2.0 线性单元(Linear Regression)


感知器

感知器.png

下面是幕布标签内容

定义: 感知器就是神经网络中的神经元

图示:
输入:x1-xn

权值:w1-wn
偏置 :w0

激活函数 :跳跃函数 输出

用途:可以拟合所有的线性函数(线性分类、线性回归) 线性分类:可用一条线对目标进行分类。
感知器的训练训练方法:将权重项和偏置项初始化为0,利用感知器规则迭代的修改w 和b,直到完成。

训练公式: 其中t 为标签实际值,y 是预测值,n 为学习率。

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