-
權重更新算法查看全部
-
分類算法大致分為兩類：1.感知器 2.適應性線性神經元查看全部
-
權重更新算法，y和y‘越接近，越正確查看全部
-
感知器分類算法 權重和訓練樣本進行點積,對點積結果求和得到z值,送至激活函數,若z>0,則通過激活函數輸出結果為1,若z<0,輸出為-1.這樣就把數據進行了分類. 當然,其中涉及到權重和閾值的更新.查看全部
-
神經元參數的更新：學習率查看全部
-
和方差求偏導數查看全部
-
漸進下降法查看全部
-
距離的定義查看全部
-
自適應性神經元查看全部
-
感知器算法適用于線性分割查看全部
-
注意閾值的更新查看全部
-
學習率需要往往需要根據經驗和場景自己設置。查看全部
-
大概類似于中心化，使得位置變量閥值，從右邊的判斷函數轉入左邊的步調函數查看全部
-
激活函數查看全部
-
神經元的數學表示查看全部
舉報
0/150
提交
取消