5.2 感知机和多层网络

感知机（perception）由两层神经元组成，如图5.3所示，输入层接受外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称为“阈值逻辑单元“
感知机能够容易的实现逻辑 AND OR NOT，注意到 y = f（求和wixi - 谁他i），假设f是图5.2的阶跃函数，有
- AND x1 ∩ x2 w1=w2=1 谁他=2，此时1*1+1*1-2 =0，此时y=1
- OR x1 或 x2 w1=w2=1 谁他=1 只要有一个1，那么结果就是大于等于0，此时 y=1
- NOT 非x1 w1 =-0.6，w2= 0，谁他 =-0.5，如果x1 =0，结果为0.5 y=1；如果x1=1 ，结果为 -0.1 结果为0
更加一般的，给定训练数据集，权重wi（i=1，2，3，n）以及阈值谁他可以通过学习得到，阈值谁他可以看作是一个固定输入为 -1.0 的哑节点所对应连接权重w n+1，这样权重和阈值的学习就可以统一为权重的学习。感知机学习规则非常的简单，对于训练样例（x，y），当感知机输入为y_hat，则感知机将这样调整
- wi
  
  5.2 感知机和多层网络相关推荐
  1. 感知机与多层网络，解决异或问题可视化
    感知机与多层网络声明:在阅读本文时,手里最好配备一本<机器学习>,以做好 ...
  2. 入门-神经元模型，感知机与多层网络
    M-P模型 1943年,McCulloch and Pitts抽象出了"M-P神经元模型",神经元接受到来自nn个其他神经元传递过来的输入信号,通过带权重的值连接传递,神经元接受到 ...
  3. PyTorch 笔记（14）— nn.module 实现简单感知机和多层感知机
    autograd 实现了自动微分系统,然而对深度学习来说过于底层,而本节将介绍 nn 模块,是构建于 autograd 之上的神经网络模块. 1. 简单感知机使用 autograd 可实现深度学习模 ...
  4. 神经网络：多层网络与C++实现
    相关源码可参考最新的实现:https://github.com/ronnyyoung/EasyML ,中的neural_network模块,后持续更新,包括加入CNN的结构. 一.引言在前一篇关于神 ...
  5. python来构建多层网络
    在网络科学里面有单层的小世界网络,随机网络和无标度网络,在python和matlab中都提供了非常好的函数来供我们使用.但是当我们需要构造多层网络的时候,就需要我们自己来进行构造.本文就是把单层网络里 ...
  6. 某学校有计算机主机1300台,网络互联技术与实践第14章：构建基于静态路由的多层网络.ppt...
    网络互联技术与实践第14章:构建基于静态路由的多层网络 * * * * * * * * * * 14.5 扩展知识 14.5.3 中小型园区网设计 2. 中型园区网 FE连接客户机第3层交换第2层 ...
  7. python画多层网络_绘制多层n
    我想用Python绘制一个多层网络.预期的图表如下所示: 我想用Python的Multinetx绘制这个网络.这是我的命令:import Multinetx as mx import matplotl ...
  8. Cerebral Cortex:注意缺陷多动障碍ADHD多层网络动态重构分析
    <本文同步发布于"脑之说"微信公众号,欢迎搜索关注~~> 注意缺陷多动障碍(ADHD)已被报道存在异常的脑网络拓扑结构.然而,这些研究往往将大脑视为一个静态的整体结构, ...
  9. 去中心化云存储技术 | CESS 的多层网络架构详解
    区块链以其特有的分布式算法和技术底层,让链上数据也随着区块链的不同实现了分布式存储,CESS(Cumulus Encrypted Storage System)去中心化云储存网络基础设施,让我们看到了 ...
  最新文章
  热门文章

5.2 感知机和多层网络

5.2 感知机和多层网络

5.2 感知机和多层网络相关推荐

最新文章

热门文章