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感知器算法可以應(yīng)用于在線監(jiān)測(cè)設(shè)備的不同數(shù)據(jù) 從而將數(shù)據(jù)融合? 從而展現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)
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神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型：將多個(gè)信號(hào)融合再一起?? 經(jīng)過(guò)神經(jīng)元后再分解
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每一個(gè)神經(jīng)元通過(guò)他的分叉組織去接受多個(gè)電信號(hào),每一個(gè)分叉會(huì)先將電信號(hào)做一些處理,也就是把傳入的電信號(hào)乘以一個(gè)參數(shù),所以分叉對(duì)應(yīng)的參數(shù)就可以組成一個(gè)向量,稱(chēng)之為權(quán)重向量W;輸入的電信號(hào)又可以組成一個(gè)向量,稱(chēng)為訓(xùn)練樣本X
整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)最終的目的就是通過(guò)輸入的訓(xùn)練樣本反復(fù)計(jì)算和更新這個(gè)權(quán)重向量,只有這個(gè)權(quán)重向量更新到一定的程度之后,整個(gè)模型才能夠有效的對(duì)輸入的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)
感知器算法適用范圍:預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)可以線性分割
感知器算法的步驟:
第一步:初始化感知器的權(quán)重向量,也就是初始化向量W
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向量的點(diǎn)積。。。。查看全部 -
感知器算法步驟
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感知器算法的使用范圍
本質(zhì)就是線性分類(lèi)，需要能夠線性分割
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閾值的更新
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權(quán)重更新算法
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步調(diào)函數(shù)與閾值
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感知器數(shù)據(jù)分類(lèi)算法的步驟
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激活函數(shù)的表示
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神經(jīng)元的數(shù)學(xué)表示
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
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算法步驟總結(jié)
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簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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