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感知器 簡單的一個訓練模型查看全部
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分類算法分兩種——感知器和適應性的線性神經元查看全部
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感知器數據分類算法步驟（）查看全部
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神經網絡算法步驟查看全部
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輸入之后與每個對應的權重做點積，然后看得到的結果與真實的結果是否相同，相同則OUTPUT，不同則通過激活函數Activation function，更新權重的值，再訓練反復。查看全部
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權重更新算法示例查看全部
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權重更新算法： 新的權重=以前的權重+調整值 調整值=學習率*誤差*X(j)輸入的相關電信號 學習率需要人為調整查看全部
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