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【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

感知机是处理二分类问题的神经网络模型

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理_第1张图片

二分类：1或-1，输出离散的类

Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型

训练（权重更新过程）：

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理_第2张图片

每次将预测值与真实值比较，假设预测错误，就更新一下权重值

· 等价于使用批量大小为1的梯度下降（不随机）

· 假设分类正确，那么y是要大于0的；如果分类错误就有梯度了，需要更新参数

感知机的XOR问题：

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理_第3张图片

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理_第4张图片

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