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老師，為什么初始化w長度為像本數(shù)量，wi*xi，不是應(yīng)該和樣本特征維度一樣長嗎
2017-07-03
源自：機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4-3
正在回答
感知器其實就是一個函數(shù)，其表示形式可以寫成
f(x)=sign(dot(w,x)+b)//dot(w,x)表示求兩個向量的點積
上式中,w是權(quán)重(weigh)向量，b叫做偏置（bias）本教程中的w0就是上面式子里的偏置b.dot(w,x)+b又可以寫成 dot(w,x)+b*1，
這里令W=[b,w1,w2,...,wn] ? ,令X=[1,x1,x2,...,xn],所以初始化W的長度為n+1,多出來的那個就是偏置啦
希望能幫到你~
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人工智能時代，你準(zhǔn)備好成為抓住機遇的那百分之二嗎。
3 回答權(quán)重初始值問題
2 回答更改從w1開始的權(quán)重
1 回答請教下fit過程權(quán)重的求解
2 回答閾值和權(quán)重的區(qū)別是什么?
3 回答關(guān)于 初始化化權(quán)重向量為0
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2017-09-21
感知器其實就是一個函數(shù)，其表示形式可以寫成
上式中,w是權(quán)重(weigh)向量，b叫做偏置（bias）
本教程中的w0就是上面式子里的偏置b.
dot(w,x)+b又可以寫成 dot(w,x)+b*1，
這里令W=[b,w1,w2,...,wn] ? ,令X=[1,x1,x2,...,xn],所以初始化W的長度為n+1,多出來的那個就是偏置啦
希望能幫到你~