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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

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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：

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三、 人工智能的寒冬——感知器算法的局限性

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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）》

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习——人工神经网络之发展历史（神经元数学模型、感知器算法）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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