神经网络算法-论证单层感知器的局限性

神经网络算法-论证单层感知器的局限性

今天课上学习了一个思路 将真值表转换到平面直角坐标系中 来论证线性可分还是不可分,挺有意思记录一下。

简单感知器模型实际上仍然是MP模型的结构,但是它通过采用监督学习来逐步增强模式划分的能力,达到所谓学习的目的。

感知器处理单元对n个输入进行加权和操作v即: v i = f ( ∑ i = 0 N w i x i − θ ) v_{i}=f(\sum_{i=0}^Nw_{i}x_{i}-\t

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