機器學習——人工神經網絡之發展歷史(神經元數學模型、感知器算法)

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目錄

一、神經元的數學模型

? 二、感知器算法(SVM算法前身)

1、目的

2、流程

>>>問題1:下圖w和b的調整是什么意思?

3、算法的有效性驗證

1)原算法

2)增廣矩陣

3)修改后的算法

4)感知器算法的收斂定理

三、 人工智能的寒冬——感知器算法的局限性


一、神經元的數學模型

二、感知器算法(SVM算法前身)

1、目的

2、流程

這個算法的思想是一個一個樣本進行訓練,但是SVM是從整體樣本來看的,將其轉化為一個大的優化問題,再進行求解

>>>問題1:下圖w和b的調整是什么意思?

答:這里以y-=1但是沒有正確分類的情況為例,y=1,沒有正確分類的情況類似

3、算法的有效性驗證

1)原算法

2)增廣矩陣

3)修改后的算法

4)感知器算法的收斂定理

證明:

?

三、 人工智能的寒冬——感知器算法的局限性

?

以上說的感知器算法其實只是兩層神經網絡模型,非常有局限性,但是通過三層和多層神經網絡模型可以很好的解決這個問題,那三層和多層的神經網絡是怎樣的呢? 參考文章:《機器學習——人工神經網絡之多層神經網絡(多層與三層)》

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