圖解神經(jīng)網(wǎng)絡之--1.0 感知器（Perceptron）

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圖解神經(jīng)網(wǎng)絡之--1.0 感知器（Perceptron）
圖解神經(jīng)網(wǎng)絡之--2.0 線性單元（Linear Regression）

感知器

感知器.png

下面是幕布標簽內(nèi)容

定義： 感知器就是神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元

圖示：

輸入：x1-xn

權(quán)值：w1-wn
偏置 ：w0

激活函數(shù) ：跳躍函數(shù)

輸出

用途：可以擬合所有的線性函數(shù)（線性分類、線性回歸） 線性分類：可用一條線對目標進行分類。
感知器的訓練訓練方法：將權(quán)重項和偏置項初始化為0，利用感知器規(guī)則迭代的修改w 和b，直到完成。

訓練公式： 其中t 為標簽實際值，y 是預測值，n 為學習率。

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