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正文內(nèi)容

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)03感知機網(wǎng)絡(luò)(編輯修改稿)

2025-02-01 23:17 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 ○ 例子 – “與 (AND)” “與”的解答(圖解法) ?設(shè)計的第一步是選擇一個判定邊界。選擇一個判定邊界,把兩類模式向量分割在兩個區(qū)。能夠?qū)崿F(xiàn)這種劃分的邊界有無窮多個。合理的選擇是判定邊界易于確定,且處于這兩類模式向量的間隔正中。 “與”的解答(圖解法) ? 選擇與判定邊界垂直的權(quán)向量,該權(quán)向量可以是任意長度向量,它同樣有無窮多個。這里選擇: “與”的解答(圖解法) ?最后,為了求解偏置值 b,可以從判定邊界上選取一個滿足式子的點。 如果選 p=[ 0]T代入,有: “與”的解答(圖解法) 現(xiàn)在可以通過選擇上述的輸入 /目標對來對網(wǎng)絡(luò)進行測試。如果選擇 p2作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,則輸出為 感知機學習規(guī)則 為滿足給定的訓練樣本: 設(shè)計一般性的方法來確定感知機的權(quán)和偏置值。 其中 pq是網(wǎng)絡(luò)的輸入, tq是該輸出相應(yīng)的目標輸出。 在該測試問題中,輸入 /目標對為 學習規(guī)則測試實例 此問題可以用下圖說明,圖中目標輸出為 0的兩個輸入向量用空心圓圈○表示,目標輸出為 1的輸入向量用黑色圓圈 ● 表示。 測試問題的網(wǎng)絡(luò) 為了簡化其學習規(guī)則的開發(fā),這里首先采用一種沒有偏置值的網(wǎng)絡(luò)。于是網(wǎng)絡(luò)只需調(diào)整兩個參數(shù) w1,1和 w1,2 由于在網(wǎng)絡(luò)中去掉了偏置值,所以網(wǎng)絡(luò)的判定邊界必定穿過坐標軸的原點,如圖所
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