Machine Learning中的监督式—感知器算法

最新推荐文章于 2026-01-01 13:23:51 发布
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#c语言 #算法 #感知器算法 #监督式学习 #Machine Learning

本文介绍了单层感知器这一简单的神经网络模型。它由输入层和输出层组成，输入层直接连接到输出层。每个处理元件接收相同的输入，但通过不同的权重产生不同的输出。文章详细解释了单层感知器的工作流程，包括输入加权求和、阈值比较及权重调整等关键步骤。

感知器算法：

感知器算法是机器学习中的监督式学习。当对网络的刺激做出错误的响应时，响应单元的权重会发生变化，进行进一步调制，使结果更偏向于预设值。


今天介绍一下单层感知器：

最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。


每一个处理元件都有相同的输入，但是有不同的权重（weight），导致不同的输出。

步骤一：可以用公式表示，其中表示第i个输入，表示第i个输入与第j个输出连接的权重。Sj表示第j输出层

有此公式可得出一共有n+1个输入，j个输出

步骤二：对输出层做筛选处理，如果大于临界值则取1，否则取0


步骤三：表达出与预设值的偏差

 

t 就是预设值，X输出值

步骤四：重置权重

 


 

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