神经网络--------（1）对感知机的相关理解

最新推荐文章于 2024-09-03 22:31:31 发布
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本文介绍了感知机作为神经网络的基础结构，其特征包括相邻层全连接及跨层无连接，并能通过权重对线性可分数据进行分类。进一步探讨了通过引入非线性的激活函数如sigmoid函数，增加模型的空间扭曲能力。最后，通过多隐层的加入，增强模型的拟合能力，实现复杂数据的分类。

学习总结，对错看看就好。。。


1、感知机

    主要进行放射变换（形变与位移）

    感知机是神经网络的基本结构，最大的特点有以下几点：

    a.相邻层全连接

    b.跨层无连接    

    作用：通过weight能够对线性可分的数据进行分类。


2、sigmod等激活函数

    引入非线性变换，增加对空间的扭曲能力（抬高、下陷等）


3、感知机+激活函数+多隐层（多层感知机）

    引入多条线段（超平面）对样本进行划分，故增加隐层能够有非常强的拟合能力（足够多的短线段能够拟合出无限复杂的曲线来分割样本）

感知机与神经网络
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04-06 958
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03-20 2075
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一，感知机模型 1，超平面的定义 令w1，w2，...wn，v都是实数(R) ，其中至少有一个wi不为零，由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v 的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合，称为空间R的超平面。 从定义可以看出：超平面就是点的集合。集合中的某一点X，与向量w=[w1，w2，...wn]的内积，等于v 特殊地，如果令v等于0，对于训练集中某个点X： w*X...
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感知机实现与非逻辑电路。下载下来就可以跑，希望对大家有用。
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