自适应线性神经网络Adaline算法(含完整源码)

最新推荐文章于 2024-09-10 20:49:57 发布

抱紧大佬大腿不松开

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文章标签：神经网络算法机器学习 C/C++

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本文介绍了自适应线性神经网络Adaline，详细讲解了其代价函数和最小均方算法，并通过C++代码展示了Adaline的训练和预测过程。利用随机梯度下降更新权重，以鸢尾花数据集为例验证了模型的分类效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

自适应线性神经网络Adaline算法(含完整源码)

自适应线性神经网络Adaline是一种最早被提出的神经网络，它采用连续的激活函数并且引入了代价函数的概念进行最小优化。下面介绍Adaline算法的具体实现过程。

首先，我们需要定义代价函数。Adaline的代价函数通常采用最小均方算法（Least mean square, LMS），其公式如下：

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自适应线性神经网络（Adaline）

Go Forward Forever!

03-31

1048

学习率设置为0.01的时候，结果如左图，均方误差最小的点是第一个点，然后越来越大。当学习率设置为0.0001的时候，结果如右图，误差在逐渐减小，但是没有收敛的趋势。Adaline算法是基于全部的训练数据，而感知器算法是每个样本都要计算一次误差，Adaline的处理方法有点像批处理的感觉。寻找最小均方误差就像下山一样，每次算法循环都相当于下降一步，下降一步的歩幅取决于学习率，与图中的权值点的切线斜率相关。量化函数：类似Rosenblatt模型的激活函数，能预测对应输入的类别。对比学习率对于误差的影响。

C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码

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06-15

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Adaline（自适应线性神经网络）是一种用于二分类任务的线性神经网络算法。它的前身是感知机算法，但与感知机不同的是，Adaline引入了连续的激活函数，使得输出可以是连续的实数值，而不仅仅是二进制值。Adaline的算法基于最小均方误差（MSE）准则进行权重的调整。

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