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一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)！查看全部
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分類算法： 1）感知器 2）適應(yīng)性的線性神經(jīng)元 神經(jīng)元的數(shù)學(xué)表示：即輸入與權(quán)重的點(diǎn)乘 激活函數(shù)：輸出為1或-1查看全部
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權(quán)重更新算法查看全部
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感知器算法適用于可線性分割的情況查看全部
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感知器算法步驟總結(jié)查看全部
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n需要手動(dòng)調(diào)整查看全部
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權(quán)重更新算法查看全部
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...查看全部
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感知器數(shù)據(jù)分類算法步驟查看全部
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訓(xùn)練樣本，不斷計(jì)算更新權(quán)重，最后得到模型的結(jié)果查看全部
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權(quán)重向量（ 每一個(gè)分叉的權(quán)重 ） 和 訓(xùn)練樣本（ 0 / 1 ）查看全部
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收藏查看全部
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需要用到的python庫(kù)。。查看全部
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輸入電信號(hào)用向量x1....表示，而后由弱化因子w1...進(jìn)行弱化，再匯總：z=x1w1+....。在細(xì)胞核進(jìn)行激活判斷。φ（z）= 1，當(dāng)z大于等于某一閾值。反之為-1.查看全部
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感知器算法步驟查看全部
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