图解神经网络之--1.0 感知器（Perceptron）

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文章列表

图解神经网络之--1.0 感知器（Perceptron）
图解神经网络之--2.0 线性单元（Linear Regression）

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感知器

感知器.png

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下面是幕布标签内容

定义： 感知器就是神经网络中的神经元

图示：
输入：x1-xn

权值：w1-wn
偏置 ：w0

激活函数 ：跳跃函数 输出

用途：可以拟合所有的线性函数（线性分类、线性回归） 线性分类：可用一条线对目标进行分类。
感知器的训练训练方法：将权重项和偏置项初始化为0，利用感知器规则迭代的修改w 和b，直到完成。

训练公式： 其中t 为标签实际值，y 是预测值，n 为学习率。