Rosenblatt感知機器

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? ? ? ? 感知器在神經網絡發展的歷史上占據著特殊位置：它是第一個從算法上完整描述的神經網絡。它的發明者Rosenblatt是一位心里學家，在20世紀60年代和70年代，感知器的啟發，工程師、物理學家以及數學家們紛紛投身于神經網絡各個不同方面的研究。值得一提的是，盡管在58年Rosenblatt關于感知器的論文就發表了，感知器在今天依然是有效的。

? ? ? ? Rosenblatt感知器建立在一個非線性神經元上，即神經元的McCulloch-Pitts模型。如下圖：

? ? ? ? 在上圖中，感知器的突觸權值即為w1,w2,...,wm。相應地，作用于感知器的輸入記為x1,x2,...,xm。外部作用偏置記為b。從這個模型我們發現硬限幅器輸入或神經元的誘導局部域是：

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? ? ? ? 感知器的目的是把外部作用刺激X1,X2,...,Xm正確分為兩類。分類規則是：如果感知器輸出y是+1就將X1,X2,...,Xm表示的點分配給類1，如果感知器輸出y=-1則分配給類2。

? ? ? ? 為了進一步觀察模式分類器的行為，一般要再m維信號空間中畫出決策區域圖，這個空間是由m個輸入變量X1,X2,...,Xm所張成的。在最簡單的感知器中存在被一個超平面分開的兩個決策域，此超平面定義為：

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? ? ? ? ? ? ? ? ? ?上面的實驗和算法我會在下一篇單獨用C++實現，整理上傳。

總結：

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以上是生活随笔為你收集整理的神经网络与机器学习 笔记—Rosenblatt感知机的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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