人工智能原理自学(一)——Rosenblatt感知器模型与梯度下降算法

最新推荐文章于 2024-11-19 16:24:20 发布
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#人工智能 #算法 #机器学习

本文深入介绍了神经网络的基础模型，如Rosenblatt感知器模型，以及现代神经网络的实现方式。通过一元一次函数感知器模型，阐述了误差调整权重的概念，并通过梯度下降算法进行优化。文章通过Python代码展示了从方差代价函数到梯度下降的过程，包括全局、随机和mini批量梯度下降的原理，并进一步扩展到二元函数的梯度下降，以求得最佳权重和偏置。

课程目录

第一讲——一元一次函数感知器：如何描述直觉

Rosenblatt感知器模型

朴素但又意义非凡

第一个神经元模型——MCCulloch-Pitts模型，Rosenblat感知器模型正是让这个最简单的神经元模型拥有自我调整的能力

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感知器作为第一个算法上完整描述的神经网络，有很重要的学习必要。感知器是用于线性可分模式分类的最简单的神经网络模型。Rosenblatt证明了当用来训练感知器的模式来自两个线性可分的类时，感知器的算法是收敛的，并且决策面是位于两类之间的超平面。对于基本感知器的权值向量自适应算法可以由以下表示：1、假设某个成员x的第n次迭代，x(n)的权值为w(n)并且该权值能正确分类那么下面的规则就不做更改w(n+...
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6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…
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