Q二、感知机 米 2.1感知机简介 2.2神经元模型 2.3网络结构 24功能解释 2.5学习和训练 2.6局限性 2021/2/20
2021/2/20 11 2.1 感知机简介 2.2 神经元模型 2.3 网络结构 2.4 功能解释 2.5 学习和训练 2.6 局限性 二、感知机
q2感知机简个 米 感知器由美国计算机科学家罗森布拉特 ( F. Roseblatt)于1957年提出 收敛定理 F. Roseblatti证明,如果两类模式是线性可分的(指 存在—个超平面将它们分开),则算法定收敛 ◆感知器特别适用于简单的模式分类问题,也可 用于基于模式分类的学习控制中 本讲中感知器特指单层感知器 2021/2/20
2021/2/20 12 感知器由美国计算机科学家罗森布拉特 （F.Roseblatt）于1957年提出 收敛定理 – F.Roseblatt证明，如果两类模式是线性可分的（指 存在一个超平面将它们分开），则算法一定收敛 感知器特别适用于简单的模式分类问题，也可 用于基于模式分类的学习控制中 本讲中感知器特指单层感知器 2.1 感知机简介
22神经元模型 米 >②”囗 W 1-b 2021/2/20
2021/2/20 13 2.2 神经元模型
23网络结构 米 P W N r sxq B s ◆n;第个神经元加权输入和 ◆a1第个神经元输出,i=1,2,s n1=∑wP j=l 2021/2/20 a=∫(n1+b)
2021/2/20 14 2.3 网络结构 ni 第i个神经元加权输入和 ai第i个神经元输出,i＝1,2,…,s
Q24功能解释 ◆感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的 输出 ◆根据输出值通过测试加权输入和值落在阈值函 数的左右对输入数据进行分类 1n;+b>0 0n;+b;<0 2021/2/20
2021/2/20 15 2.4 功能解释 感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的 输出 根据输出值通过测试加权输入和值落在阈值函 数的左右对输入数据进行分类