感知器分类算法
来源:互联网 发布:highcharts.js 下载 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 20:51
1、基本介绍
感知器学习算法是神经网络中的一个概念,单层感知器是最简单的神经网络,输入层和输出层直接相连。
每一个输入端和其上的权值相乘,然后将这些乘积相加得到乘积和,这个结果与阈值相比较(一般为0),若大于阈值输出端就取1,反之,输出端取-1。
2、权值更新
初始权重向量W=[0,0,0],更新公式W(i)=W(i)+ΔW(i);ΔW(i)=η*(y-y’)*X(i);
η:学习率,介于[0,1]之间
y:输入样本的正确分类
y’:感知器计算出来的分类
通过上面公式不断更新权值,直到达到分类要求。
3、算法步骤
初始化权重向量W,与输入向量做点乘,将结果与阈值作比较,得到分类结果1或-1。
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