ML实践-Adaptive Linear Neurons（Adaline）

最新推荐文章于 2021-01-11 02:56:35 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hallao0/article/details/74858441
这篇博客介绍了Adaptive Linear Neurons（Adaline）的原理，包括Cost Function（使用Sum of Square Errors，SSE）、梯度下降法以及特征缩放。Adaline的激活函数采用线性方程，不同于Perceptron的离散方程。在实现部分，讨论了权重更新和特征缩放的重要性，特别是如何通过标准化特征来防止overshoot。测试结果显示，适当调整学习率和特征缩放可以改进模型的性能。

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原理

在万事开头难那篇文中，介绍了一个初级的一层神经网，这是在最初级上面的follow up 版。
增强的点有：
1. Bernard新提出了cost function
2. weights的更新基于线性方程（linear activation function），而不是之前perceptron中的离散方程（unit step function）

这里写图片描述

Cost Function

Sum of Square Errors(SSE)
J(w)=12∑i(y

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