打开主菜单
首页
随机
登录
设置
关于集智百科 - 复杂系统|人工智能|复杂科学|复杂网络|自组织
免责声明
集智百科 - 复杂系统|人工智能|复杂科学|复杂网络|自组织
搜索
更改
←上一编辑
下一编辑→
感知机
(查看源代码)
2020年5月22日 (五) 21:58的版本
删除6字节
、
2020年5月22日 (五) 21:58
→步骤
第113行:
第113行:
=== 步骤===
=== 步骤===
−
#
初始化权重与阈值。权重初始化为全0或者一个很小的随机值。在下面的例子中我们使用0作为初始化值。
+
初始化权重与阈值。权重初始化为全0或者一个很小的随机值。在下面的例子中我们使用0作为初始化值。
−
#
对于数据集 <math>D </math> 中每一个样本 j ,对输入 <math>x_j </math> 执行以下的步骤,并得到期望的输出 <math>d_j </math>:
+
对于数据集 <math>D </math> 中每一个样本 j ,对输入 <math>x_j </math> 执行以下的步骤,并得到期望的输出 <math>d_j </math>:
−
##
计算以下的输出:<math>\begin{align}
+
+
:
计算以下的输出:<math>\begin{align}
y_j(t) &= f[\mathbf{w}(t)\cdot\mathbf{x}_j] \\
y_j(t) &= f[\mathbf{w}(t)\cdot\mathbf{x}_j] \\
&= f[w_0(t)x_{j,0} + w_1(t)x_{j,1} + w_2(t)x_{j,2} + \dotsb + w_n(t)x_{j,n}]
&= f[w_0(t)x_{j,0} + w_1(t)x_{j,1} + w_2(t)x_{j,2} + \dotsb + w_n(t)x_{j,n}]
\end{align}</math>
\end{align}</math>
−
## 更新权重:<math>w_i(t+1) = w_i(t) + r\cdot(d_j - y_j(t)) x_{j,i}, 0 < i < n</math>,其中 <math>r</math>是学习速率。
−
#
对于[[离线学习]],第二步需要重复直到迭代误差<math>\frac{1}{s} \sum_{j=1}^s |d_j - y_j(t)| </math>小于一个用户定于的误差阈值<math>\gamma</math>,或者预定于的迭代轮数已经完成,这里的 <math>s</math> 是是样本集的大小。
+
:更新权重:<math>w_i(t+1) = w_i(t) + r\cdot(d_j - y_j(t)) x_{j,i}, 0 < i < n</math>,其中 <math>r</math>是学习速率。
+
+
+
:
对于[[离线学习]],第二步需要重复直到迭代误差<math>\frac{1}{s} \sum_{j=1}^s |d_j - y_j(t)| </math>小于一个用户定于的误差阈值<math>\gamma</math>,或者预定于的迭代轮数已经完成,这里的 <math>s</math> 是是样本集的大小。
这个算法在2.1和2.2步骤后更新了权重。这些权重会立即反应到训练数据中,并且随后进行更新,并不是等所有步骤结束后才更新的。
这个算法在2.1和2.2步骤后更新了权重。这些权重会立即反应到训练数据中,并且随后进行更新,并不是等所有步骤结束后才更新的。
打豆豆
421
个编辑