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分类算法大致有两种类型:感知器;适应性的线性神经元。
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算法步骤
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神经网络数学概念
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人工神经元
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自适应神经元查看全部
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x(j)电信号
当感知器计算出错误的分类,才需要调整权重W(j)
W(j)模型自动改进
η需要使用者根据具体的使用场景,基于经验来调整
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步调函数(激活)与阈值
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感知器数据分类算法步骤
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1.课程大纲啊
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感知器数据分类算法步骤图示
1把权重w向量初始化为0或【0,1】之间
2训练样本输入感知器 得出分类结果
3根据分类结果更新权重向量
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感知器算法试用范围
训练样本必须存在一条线性分割线将数据分为完全独立的两个对等体,即满足线性可分割(如图一)
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第三步根据分类结果更新权重向量
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感知器数据分类算法步骤
1把权重w向量初始化为0或【0,1】之间
2训练样本输入感知器 得出分类结果
3根据分类结果更新权重向量
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神经元传递的线性代数信号是弱化过的
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