摘要:
本文转载自CSDN,原文链接 单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型,属于前向神经网络类型,但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线 阅读全文
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摘要:
单层感知器是神经网络的入门常识,基本的单层感知器可以解决线性分类问题。这里我们通过实例体验感知器是如何运作的。本次实例参照教材《MATLAB神经网络原理与实例精解》。 单层感知器的基本结构 如图,单层感知器可以有多个输入,它们通过与权值相乘,再相加(即加权求和)后,经过一定的偏置,再由激活函数处理, 阅读全文
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