机器学习12-基本感知器

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感知器(Perceptron)是一种最简单的人工神经网络结构,由美国心理学家Frank Rosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络,通常用于二分类问题。

基本感知器由多个输入节点一个输出节点一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接,并且具有一个对应的权重参数,用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合,通过一个激活函数进行转换,最终输出一个二进制值(通常是 0 或 1)。

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感知器的计算过程如下:
1. 输入层接收输入数据,并将每个输入乘以对应的权重参数。
2. 将所有加权求和的结果输入到激活函数中。
3. 激活函数根据加权求和的结果输出一个二进制值,作为感知器的输出。

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感知器最常用的激活函数是阶跃函数(Step Function),当加权求和结果大于等于某个阈值时,输出1;否则输出0。这种感知器也称为阈值感知器。感知器的训练目标是通过调整权重参数,使得感知器能够正确地分类输入数据

 

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计算示例:

假设我们有一个最简单的神经网络,共有两层:输入层和输出层。输入层有两个节点,分别为  和 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-832140.html

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