3、监督学习在人工神经网络中的应用

监督学习在人工神经网络中的应用

1 引言

在当今快速发展的科技时代，机器学习和人工智能已经成为各个行业不可或缺的一部分。其中，监督学习作为机器学习的一个重要分支，因其明确的输入输出关系而备受青睐。本文将重点探讨监督学习在人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）中的应用，特别是多层感知器（Multilayered Perceptrons, MLP）和反向传播（Backpropagation）算法的原理及其实际应用。

2 Delta规则

Delta规则是最早提出的监督学习算法之一，它主要用于调整神经网络中的权重。该规则的核心思想是通过计算预测输出与实际输出之间的误差，并利用该误差来调整权重，从而使网络逐步逼近正确的输出。具体公式如下：

[ \Delta w_{ij} = \alpha (t_j - o_j) x_i ]

其中：
- ( \Delta w_{ij} ) 表示权重的调整量；
- ( \alpha ) 是学习率；
- ( t_j ) 是目标输出；
- ( o_j ) 是实际输出；
- ( x_i ) 是输入值。

2.1 Delta规则的应用

为了更好地理解Delta规则的应用，我们可以通过一个简单的例子来说明。假设我们有一个二分类问题，输入特征为 ( x_1 ) 和 ( x_2 )，目标输出为 ( t )。初始权重为随机值，通过不断调整权重，最终使得网络的输出接近目标输出。

输入	目标输出