计算智能--感知机与BP神经网络

最新推荐文章于 2025-05-03 20:51:36 发布
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文章标签： 感知机 BP神经网络
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本文介绍了计算智能中的两种重要模型——感知机和BP神经网络。感知机是二分类的线性分类模型，通过寻找最佳超平面实现分类。BP神经网络则是一种多层前馈神经网络，通过误差逆向传播算法调整权重，以达到预期输出。文章详细阐述了两种模型的基本概念、特点及工作原理。

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文章目录

一、感知机
1、感知机简介

在这里插入图片描述 
感知机是用于二分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量，输出是实例的类别，类别取+1和-1二个值，+1代表正类，-1代表负类。
上图的圆圈就代表一个感知器。它接受多个输入（x1，x2，x3…），产生一个输出（output），好比神经末梢感受各种外部环境的变化，最后产生电信号。

2、感知机模型

感知机是二分类的线性分类模型，两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化（最优化）。
定义（感知机）:
假设输入空间(特征向量)是 χ⊆Rn，输出空间为Y={+1,−1}，输入x⊆χ表示实例的特征向量，对应于输入空间的点;输出 y⊆Y表示实例的类别，则由输入空间到输出空间的表达形式为：

在这里插入图片描述
称为感知机，其中

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