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机器学习-线性神经元

发布时间:2017年07月24日 评论数:抢沙发 阅读数:282

                        自适应线性神经元

    自适应神经元与感知器神经元的区别

    一、自适应神经元输入数据,计算出结果,然后把自己计算出的结果与给出结果比较

          如果结果不一致,然后根据两个结果的差距动态去调整参数。

    二、激活函数不在是步调函数,

          而是直接把数据与神经参数相乘后求和的结果直接当最终结果输出。


    通过对比输入数据所计算的结果与实际结果的距离来修改参数,已达到计算结果呵实际结果相接近

    y(i)是对应第i组数据的正确结果 后面的O(z(i))是神经元计算的结果

    当J(w)为最小时,神经元对结果的预测最精确。


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本文作者:HDC      文章标题: 机器学习-线性神经元
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