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感知机算例
快乐秃头娃
2020-04-22 06:42:21
已知训练数据集D,其正实例点是x1=(3,3)T,x2=(4,3)T,负实例点是x3=(1,1)T,如何用感知机学习算法求得感知机的判别函数,迭代顺序为x3,x2,x1.求一个详细迭代和计算过程。
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感知机算例
已知训练数据集D,其正实例点是x1=(3,3)T,x2=(4,3)T,负实例点是x3=(1,1)T,如何用感知机学习算法求得感知机的判别函数,迭代顺序为x3,x2,x1.求一个详细迭代和计算过程。
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机
器学习之人工神经网络
人工神经网络讲解:MP神经元,
感知
机
,前馈神经网络、BP
算
法、正则化,全局最小问题等等
经典分类
算
法——
感知
机
算
法
文章目录经典分类
算
法——
感知
机
算
法1
感知
机
算
法思想:错误修正2
感知
机
算
法(原始形式):形式化表示3
感知
机
算
法(对偶形式):形式化表示4
感知
机
算
法:随
机
梯度下降(SGD)5
感知
机
算
法:一种变形6
感知
器
算
法:示
例
7
感知
器
算
法:拓展——多分类8
感知
机
算
法:小结 经典分类
算
法——
感知
机
算
法 二维分类问题是一个经典的
机
器学习问题,
感知
机
算
法(Perception Approach)是解决该问题的经典
算
法之一。虽然其本身是一类简单的线性判别
算
法,但是通过扩展又可以与许多其他
算
法密切相关。因此
感知
机
感知
机
算
法
感知
机
是二类分类的线性分类模型,其输入为实
例
的特征向量,输出为实
例
的类别(取+1和-1二值)。
感知
机
对应于输入空间(特征空间〉中将实
例
划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型,
感知
机
学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此,导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,求得
感知
机
模型。
感知
机
1957年由Rosenblatt提出,是神经网络与支持向量
机
的基础。
感知
机
模型
感知
机
学习策略 假设训练数据集是线性可分的,
感知
机
学习的目标是求得一个能够将训练集正实
例
点和负实
例
点完全正确
感知
机
学习
算
法原理公式实
例
及python代码
本文
感知
机
(perceptron)主要讲解原理、相关的公式、
算
法并通过举
例
计
算
来理解
感知
机
算
法的过程,最后附上相关的python代码。若想要详细的了解
感知
机
公式的每一步推导过程及证明,本文不适合您。
感知
机
原理公式实
例
及Python代码
感知
机
是二类分类的线性分类模型,其中输入为实
例
的特征向量,输出为它的类别,可以取-1和+1两种。当然,输出也可以取其他的两种值,
例
如a和b,对和错,这里的-1和+1只是一个标签而已。
感知
机
对应于特征空间(可以是二维,...
神经网络——
感知
机
的基本计
算
感知
机
由两层神经元组成(如下图),数据读对其每个输入值及对应的权值进行相乘并求和,若所得和大于这个 TLU 阈值,则输出 1,否则输出 0;利用单个 TLU 可进行简单的动作计
算
取后由输出层接受然后传递给输出层,输出层有M-P神经元(阈值逻辑单元)组成。 ...
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