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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:311
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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