机器学习|人工神经网络（感知器算法）
2021-07-07 本文已影响0人
jiarf
这一讲主要介绍美国科学家
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如何对神经元的神经模型进行改造，用于二分类问题，回顾
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他在1957年站在数学的角度，能够从i一些输入输出的对，通过机器学习自动 获得权重W和偏置b，因此提出了
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这里假设输入的训练样本表示为
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我们的任务是
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我们把训练数据Xi满足上述的条件叫做获得了平衡
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上述2是没有达到平衡的，需要做一些调整
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定义增广向量的目的是简化我们的表达
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回顾线性可分的定义，如果存在一个超平面使得w分为两个部分，那么一定有无数个超平面可以把它分为两个部分，那么
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如何对神经元的神经模型进行改造，用于二分类问题，回顾
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他在1957年站在数学的角度，能够从i一些输入输出的对，通过机器学习自动 获得权重W和偏置b，因此提出了
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这里假设输入的训练样本表示为
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我们的任务是
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我们把训练数据Xi满足上述的条件叫做获得了平衡
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上述2是没有达到平衡的，需要做一些调整
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定义增广向量的目的是简化我们的表达
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回顾线性可分的定义，如果存在一个超平面使得w分为两个部分，那么一定有无数个超平面可以把它分为两个部分，那么
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是其中两个
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感知器算法：只要训练数据线性可分，那么感知器算法一定收敛，
