[人工智能] 机器学习-神经网络（基础）

开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库人工智能区块链大数据移动开发嵌入式开发工具数据结构与算法开发测试游戏开发网络协议系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑笔记本显卡显示器固态硬盘硬盘耳机手机 iphone vivo oppo 小米华为单反装机图拉丁

-> 人工智能 -> 机器学习-神经网络（基础） -> 正文阅读

[人工智能]机器学习-神经网络（基础）

第 5 章神经网络：

M-P神经元：
在这里插入图片描述
激活函数有两种：
一种是阶跃函数——sgn函数：

还有一种是Sigmoid函数：

在这里插入图片描述

5.1 感知机（Perceptron)：

感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，也称为“阈值逻辑单元”。
感知机只有输出层神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元。
因此，只能解决“与”、“或”、“非”这种线性可分的数据集的问题，也就是在二维平面中，可以用一条直线，把正负样本分开。但是像“异或”问题，感知机无能为力。
在这里插入图片描述

注意，实际上最后一步的最小化函数的w和x是在原来的基础上增加了一维的，由n变成n+1。