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感知器算法可以應用于在線監測設備的不同數據 從而將數據融合? 從而展現設備狀態
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神經元數學模型：將多個信號融合再一起?? 經過神經元后再分解
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每一個神經元通過他的分叉組織去接受多個電信號,每一個分叉會先將電信號做一些處理,也就是把傳入的電信號乘以一個參數,所以分叉對應的參數就可以組成一個向量,稱之為權重向量W;輸入的電信號又可以組成一個向量,稱為訓練樣本X
整個機器學習最終的目的就是通過輸入的訓練樣本反復計算和更新這個權重向量,只有這個權重向量更新到一定的程度之后,整個模型才能夠有效的對輸入的未知數據進行分類和預測
感知器算法適用范圍:預測的數據可以線性分割
感知器算法的步驟:
第一步:初始化感知器的權重向量,也就是初始化向量W
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向量的點積。。。。查看全部 -
感知器算法步驟
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感知器算法的使用范圍
本質就是線性分類，需要能夠線性分割
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閾值的更新
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權重更新算法
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步調函數與閾值
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感知器數據分類算法的步驟
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激活函數的表示
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神經元的數學表示
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神經網絡的結構
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算法步驟總結
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簡單的神經網絡
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