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[人工智能]神经网络学习-感知器原理

1、感知器理解

感知器是生物神经细胞的简单抽象,被指认为单层的人工神经网络,区别于复杂的多层感知器。单层感知器是最简单的前向人工神经网络形式。感知器是一种线性分类器,结构简单,能够学习并解决复杂的问题。

一、感知器模型

单层感知器是指只有一层处理单元的感知器,不包含输入层;若有输入层,则为两层。

在这里插入图片描述
输入层也为感知层,有N个神经元节点,无信息处理能力,只负责引入外部信息。每一个节点接受一个输入信号,N个节点一起组成了输入列向量P
输出层也成为处理层,只有一个神经元节点,可以处理信息。
两层之间的链接用权值列向量Wn表示,一共可以有n个,N个权向量构成了感知器的权值列向量W

在这里插入图片描述

对于中间的处理层来说,任意节点的净输入a来自输入层各节点的输入加权和

在这里插入图片描述
单层感知器的输出为` y=f(a),感知器的传递函数为f,一般选择符号函数作为其传递函数

在这里插入图片描述
以两个输入的单层感知器神经元为例,对于W1=1,W2=-1,阈值b=1,有以下的输入矢量分类:

在这里插入图片描述分割线L将两个输入矢量在平面上分类:如果输入矢量在分割线上方或者位于分割线上,则感知器输入为1;如果输入矢量位于分割线下方,则感知器输入为-1

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加:2021-07-13 17:28:06  更:2021-07-13 17:28:37 
 
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