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(人工智能8
感知器的表征能力(1) 可以把感知器看作是n维实例空间（即点空间）中的超平面决策面 对于超平面一侧的实例，感知器输出1，对于另一侧的实例，输出-1 这个决策超平面方程是 可以被某个超平面分割的样例集合，称为线性可分样例集合 单独的感知器可以用来表示很多布尔函数 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 线性可分割问题(1) + + + + - - - - x1 x2 + + - - x1 x2 线性可分割 线性不可分割 + - - - Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 线性可分割问题(2) X1 X2 A B A A A A A A B B B B B B B B 分类(决策)界限 其中:W1,W2训练权重 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 感知器小结 一种类型的ANN系统是以感知器为基础 感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，如果结果大于某个阈值，就输出1，否则输出-1 其中每个wi是一个实数常量，或叫做权值，用来决定输入xi对感知器输出的贡献率。特别地，-w0是阈值。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 感知器（2） 两种简化形式，附加一个常量输入x0=1，前面的不等式写成 或写成向量形式 为了简短起见，把感知器函数写为 其中， Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 感知器（3） 感知器的学习既意味着选择合适的权w0,…,wn 同时选择合适的学习速率η Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 感知器训练法则 单个感知器的学习任务，决定一个权向量，它可以使感知器对于给定的训练样例输出正确的1或-1 两种算法 感知器法则------一般学习算法
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