宇宙企画网站,河源今天发生的重大新闻,网站色彩搭配原则,深圳全网信息流推广公司最经典的神经元模型#xff0c;从左到右依次是#xff1a;输入、权重、加权和、阈值、输出。加权和又叫做 Net Input#xff0c;符号为 z#xff0c;当 z 的值大于阈值时输出 1#xff0c;小于阈值时输出 0。 实现与门和或门#xff0c;权重为 1#xff0c;阈值分别为 1… 最经典的神经元模型从左到右依次是输入、权重、加权和、阈值、输出。加权和又叫做 Net Input符号为 z当 z 的值大于阈值时输出 1小于阈值时输出 0。 实现与门和或门权重为 1阈值分别为 1.5 和 0.5 即可。 用偏置 b 代替负阈值此时的加权和 z 就变成了 wTxb{w^T}x bwTxb新的阈值就是 0 了。 更进一步的可以将偏置看作是输入 1 时对应的权重这样做的好处是可以写成向量内积的形式有利于数学表达。但是实际常用的还是 wTxb{w^T}x bwTxb因为前面那种形式需要改变输入向量操作上就是创建一个新的副本比较麻烦。后者的话通过广播机制就能实现加 b 的操作比较简单。 计算两个向量的内积Python 的 for 循环是最慢的其次是列表推导式最快的是 Numpy 的点积 dot 函数因为 Numpy 支持并行计算。 感知器的更新公式就两句话如果预测为 -1 或 0负例实际为 1 正例就对权重 w 加上输入 x如果预测为 1正例实际为 -1 或 0负例就对权重 w 减去输入 x 几何上直观理解就是因为对于输入向量 x 来说对它正确分类的超平面的权重向量法向量 wx 与 w 的夹角一定小于 90°所以如果分错了权重向量 w 与 x 的夹角大于 90 °此时就可以通过加上输入向量 x让新的权重向量 w 指向正确的方向。
