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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。