神经网络入门-感知器算法
神经网络介绍
单位阶跃函数
在我们深入研究用于学习人工神经元权值的算法之前,让我们来看一个简短的基本符号output。在下面几节中,我们将二值分类中的“正类”和“零类”,分别表示为“1”和“0”。然后,定义一个激活函数output ,其输入为输入值x和权重w的线性组合()。并且,如果output 大于预定阈值threshold ,预测为1,反之则为0;在这种情况下,这个激活函数output是一个简单的“单位阶跃函数”,有时也被称为“Heaviside阶跃函数”。
感知器算法权重和阈值的训练
其中,最困难的部分就是确定权重(w)和阈值(b)。目前为止,这两个值都是主观给出的,但现实中很难估计它们的值,必需有一种方法,可以找出答案。
这种方法就是试错法。其他参数都不变,w(或b)的微小变动,记作Δw(或Δb),然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程,直至得到对应最精确输出的那组w和b,就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。
感知器算法训练步骤
可以看到,如果样本的正确分类和感知器计算出来的分来是一样的,那么计算出来的w的偏差就为0,权重就不用更新,只有感知器得到错误的结果,才需要更新权重向量。学习率也是主观设置的,也是需要调整的。阈值最开始设置为w(0),每次计算后动态更新值。
然后根据新的权重和新的阈值重新分类,重新计算权重,直到感知器能够正确的分类样本。
感知器算法适用性
数据是可以线性分割的。算出来的权重可以理解为中间的分割线。
算法总结
参考资料:http://www.imooc.com/learn/813
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