感知器是一种二分类的线性分类器,用于解决线性可分问题。它的基本原理是将多个输入信号加权求和,再通过一个阈值函数得到输出结果(通常是 0 或 1)。单层感知器只包含一层神经元,不支持解决非线性可分问题,但是它的简单和可解释性使其在机器学习领域中得到了广泛的应用。
下面是一个简单的单层感知器的实现,使用 Python 语言编写:
import numpy as npclass Perceptron:def __init__(self, input_size, lr=1, epochs=100)
时间:2019-06-28 17:07:27
感知器是一种二分类的线性分类器,用于解决线性可分问题。它的基本原理是将多个输入信号加权求和,再通过一个阈值函数得到输出结果(通常是 0 或 1)。单层感知器只包含一层神经元,不支持解决非线性可分问题,但是它的简单和可解释性使其在机器学习领域中得到了广泛的应用。
下面是一个简单的单层感知器的实现,使用 Python 语言编写:
import numpy as npclass Perceptron:def __init__(self, input_size, lr=1, epochs=100)
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2024-05-29