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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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向量點(diǎn)積查看全部
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神經(jīng)元的數(shù)學(xué)表示查看全部
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感知器算法只能用于第一種查看全部
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艾奧塔需要使用者去調(diào)節(jié)查看全部
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學(xué)習(xí)率 艾奧塔查看全部
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權(quán)重更新算法 w表示權(quán)重 wj表示每一個(gè)樣本的權(quán)重查看全部
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步調(diào)函數(shù)與閾值查看全部
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看第二條很第三條 補(bǔ)充 圖1查看全部
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T表示該矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)制 規(guī)則如下 第一行的 1 2 轉(zhuǎn)換為第一列的 1 2 第二行的 3 4 轉(zhuǎn)換為第二列的 3 4查看全部
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矩陣的轉(zhuǎn)制查看全部
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向量的點(diǎn)集 w代表弱化的參數(shù) x代表傳輸進(jìn)來(lái)的數(shù)據(jù) 類似神經(jīng)元一樣。 突觸收集到的電信號(hào)x1....xn 經(jīng)過弱化后w1x1......wnxn 傳遞給神經(jīng)元z查看全部
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價(jià)值 1----人工智能概念、邏輯體系 2----兩種數(shù)據(jù)分類算法，用python實(shí)現(xiàn)查看全部
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所以可以得到一張圖片的分類算法，其實(shí)是將一張的圖上的各個(gè)元素加權(quán)得到一串向量，然后檢測(cè)結(jié)果是通過檢測(cè)向量對(duì)比的過程。。。。查看全部
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訓(xùn)練參數(shù)查看全部
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