上次部落格總結了三條規則，這次接上回的部落格繼續闡述。
統一的學習規則
上次部落格總結的三個規則可以總結為乙個表示式。（上圖）首先將感知機的誤差定義為乙個新的變數e：e=t-a
現在可將式中三條規則重寫：
仔細觀察可以發現上邊的前兩條規則，可以發現p的符號和誤差e的符號一致。在第三條規則中，由於e=0，所以p沒有出現。綜上可以將上邊的三條規則總結為乙個表示式；
此規則可以擴充套件到偏置值的訓練過程中：可以將偏置值看作是乙個輸入總是1的權值即可。於是可以將上市中的p用偏置值的輸入1替換，得到感知機的偏置值學習規則：
以上就是關於單身緝拿元感知機學習規則的全部內容，多神經元暫不介紹。
參考文獻
[1] hagan m , hagan, 戴葵. 神經網路設計[m]. 機械工業出版社, 2002.
神經網路設計學習筆記（7） 感知機學習規則（4）
本次部落格接上次的部落格，繼續闡述感知機的學習規則。在學習規則徹底學習結束，將用matlab進行簡單實踐。學習規則的構造 為了完成上次部落格所提到的測試問題，需要對學習規則進行構造，在訓練開始時，為網路的引數賦予一些初始值。這裡僅需對其兩個權值進行初始化。然後將輸入向量提供給網路。但是網路沒有返回正...
神經網路 感知機
受生物學的啟發，人工神經網路是有一系列簡單的單元互相緊密聯絡構成的，每個單元有一定數量的實數輸入和唯一的實數輸出。神經網路的乙個重要的用途就是接受和處理感測器產生的複雜輸入並行進行自適應的學習。人工神經網路演算法模擬生物神經網路，是一種模式匹配演算法，通常用於解決分類和回歸問題。人工神經網路是機器學...
神經網路學習筆記（一） 單層感知機
神經網路分為從傳播來講分為兩種 1.前饋神經網路 前向網路 2.反饋神經網路 前向網路沒有反饋機制，也就是自能向前傳播而不能反向傳播來調整權值引數。感知機就屬於前向網路。如上圖 乙個輸入層，乙個輸出層，中間的所有隱層都是向前傳播。感知機是美國學者f.rosenblatt提出的，他對最早提出的mp不一...