深度学习(1) - 感知器

淩亂°似流年 2024-04-17 19:33 75阅读 0赞

理论部分:  
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/433855  
零基础入门深度学习(1) - 感知器

代码提供者  
https://blog.csdn.net/u011376563/article/details/82935625

## 1 结构: ##

输入层 隐藏层 输出层  
仅有一个隐藏层的神经网络就能拟合任何一个函数，但是它需要很多很多的神经元。而深层网络用少得多的神经元就能拟合同样的函数。也就是为了拟合一个函数，要么使用一个浅而宽的网络，要么使用一个深而窄的网络。而后者往往更节约资源。  
深层网络也有劣势，就是它不太容易训练。简单的说，你需要大量的数据，很多的技巧才能训练好一个深层网络。这是个手艺活。

## 2 感知器(节点Node) ##

x输入的特征值  
y输出  
wi需要训练得到的参数

## 3 线性分类感知器 ##

比如两个逻辑add 或者or  
add:x1+x2=y  
1+1=1  
1+0=0  
0+1=0  
0+0=0  
根据上面的真值表

设计y=f(w1*x1 + w2*x2 + b) 这就是感知器的输出公式  
其中f是激活函数 阶跃函数来作为激活函数：  
![在这里插入图片描述][20190830201329833.png]

这里假设w1=0.5 w2=0.5 b=-0.8  
则将上面真值表放到y=f(w1*x1 + w2*x2 + b)中,  
正好与y相等,这就是实现了**add的分类器**

这里假设w1=0.5 w2=0.5 b=-0.3  
则将上面真值表放到y=f(w1*x1 + w2*x2 + b)中,  
正好与y相等,这就是实现了**or的分类器**

## 问题? ##

**如何求得w1 w2 b?**  
将权重项和偏置项初始化为0，然后，利用下面的感知器规则迭代的修改wi和b，直到训练完成。  
![在这里插入图片描述][20190830201714428.png]  
t是样本标签  
xi是输入  
wi是权重  
b是偏置  
n是学习速率

[20190830201329833.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/17/53503184e8544e46b41eab4ca0ca00e5.png
[20190830201714428.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/17/716f2adf6283495e8470408c4a33bd25.png

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