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matlab-神經網絡-感知器(3)

系統 1765 0

在人工神經網絡領域中,感知機也被指為單層的人工神經網絡,以區別于較復雜的多層感知機(Multilayer Perceptron)。 作為一種線性分類器,(單層)感知機可說是最簡單的前向人工神經網絡形式。盡管結構簡單,感知機能夠學習并解決相當復雜的問題。感知機主要的本質缺陷是它不能處理線性不可分問題。

?

感知機使用特征向量來表示的前饋式人工神經網絡,它是一種二元分類器,把矩陣上的輸入(實數值向量)映射到輸出值上(一個二元的值)。

是實數的表式權重的向量,是點積。是偏置,一個常數不依賴于任何輸入值。偏置可以認為是激勵函數的偏移量,或者給神經元一個基礎活躍等級。

(0 或 1)用于對進行分類,看它是肯定的還是否定的,這屬于二元分類問題。如果是否定的,那么加權后的輸入必須產生一個肯定的值并且大于,這樣才能令分類神經元大于閾值0。從空間上看,偏置改變了決策邊界的位置(雖然不是定向的)。

由于輸入直接經過權重關系轉換為輸出,所以感知機可以被視為最簡單形式的前饋式人工神經網絡。

?

>> P=[0 1 0 1 1;1 1 1 0 0]

P =

???? 0???? 1???? 0???? 1???? 1
???? 1???? 1???? 1???? 0???? 0

>>
>> T=[0 1 0 0 0]

T =

???? 0???? 1???? 0???? 0???? 0

>> net = newp(minmax(P),1)


net =

??? Neural Network object:

??? architecture:

???????? numInputs: 1
???????? numLayers: 1
?????? biasConnect: [1]
????? inputConnect: [1]
????? layerConnect: [0]
???? outputConnect: [1]

??????? numOutputs: 1? (read-only)
??? numInputDelays: 0? (read-only)
??? numLayerDelays: 0? (read-only)

??? subobject structures:

??????????? inputs: {1x1 cell} of inputs
??????????? layers: {1x1 cell} of layers
?????????? outputs: {1x1 cell} containing 1 output
??????????? biases: {1x1 cell} containing 1 bias
????? inputWeights: {1x1 cell} containing 1 input weight
????? layerWeights: {1x1 cell} containing no layer weights

??? functions:

????????? adaptFcn: 'trains'
???????? divideFcn: (none)
?????? gradientFcn: 'calcgrad'
?????????? initFcn: 'initlay'
??????? performFcn: 'mae'
????????? plotFcns: {'plotperform','plottrainstate'}
????????? trainFcn: 'trainc'

??? parameters:

??????? adaptParam: .passes
?????? divideParam: (none)
???? gradientParam: (none)
???????? initParam: (none)
????? performParam: (none)
??????? trainParam: .show, .showWindow, .showCommandLine, .epochs,
??????????????????? .goal, .time

??? weight and bias values:

??????????????? IW: {1x1 cell} containing 1 input weight matrix
??????????????? LW: {1x1 cell} containing no layer weight matrices
???????????????? b: {1x1 cell} containing 1 bias vector

??? other:

????????????? name: ''
????????? userdata: (user information)

>> net.iw{1,1}

ans =

???? 0???? 0

?
>> net.iw{1,1}=[1 1]

net =

??? Neural Network object:

??? architecture:

???????? numInputs: 1
???????? numLayers: 1
?????? biasConnect: [1]
????? inputConnect: [1]
????? layerConnect: [0]
???? outputConnect: [1]

??????? numOutputs: 1? (read-only)
??? numInputDelays: 0? (read-only)
??? numLayerDelays: 0? (read-only)

??? subobject structures:

??????????? inputs: {1x1 cell} of inputs
??????????? layers: {1x1 cell} of layers
?????????? outputs: {1x1 cell} containing 1 output
??????????? biases: {1x1 cell} containing 1 bias
????? inputWeights: {1x1 cell} containing 1 input weight
????? layerWeights: {1x1 cell} containing no layer weights

??? functions:

????????? adaptFcn: 'trains'
???????? divideFcn: (none)
?????? gradientFcn: 'calcgrad'
?????????? initFcn: 'initlay'
??????? performFcn: 'mae'
????????? plotFcns: {'plotperform','plottrainstate'}
????????? trainFcn: 'trainc'

??? parameters:

??????? adaptParam: .passes
?????? divideParam: (none)
???? gradientParam: (none)
???????? initParam: (none)
????? performParam: (none)
??????? trainParam: .show, .showWindow, .showCommandLine, .epochs,
??????????????????? .goal, .time

??? weight and bias values:

??????????????? IW: {1x1 cell} containing 1 input weight matrix
??????????????? LW: {1x1 cell} containing no layer weight matrices
???????????????? b: {1x1 cell} containing 1 bias vector

??? other:

????????????? name: ''
????????? userdata: (user information)

>> net.b{1}

ans =

???? 0

>> net.b{1}=-2

net =

??? Neural Network object:

??? architecture:

???????? numInputs: 1
???????? numLayers: 1
?????? biasConnect: [1]
????? inputConnect: [1]
????? layerConnect: [0]
???? outputConnect: [1]

??????? numOutputs: 1? (read-only)
??? numInputDelays: 0? (read-only)
??? numLayerDelays: 0? (read-only)

??? subobject structures:

??????????? inputs: {1x1 cell} of inputs
??????????? layers: {1x1 cell} of layers
?????????? outputs: {1x1 cell} containing 1 output
??????????? biases: {1x1 cell} containing 1 bias
????? inputWeights: {1x1 cell} containing 1 input weight
????? layerWeights: {1x1 cell} containing no layer weights

??? functions:

????????? adaptFcn: 'trains'
???????? divideFcn: (none)
?????? gradientFcn: 'calcgrad'
?????????? initFcn: 'initlay'
??????? performFcn: 'mae'
????????? plotFcns: {'plotperform','plottrainstate'}
????????? trainFcn: 'trainc'

??? parameters:

??????? adaptParam: .passes
?????? divideParam: (none)
???? gradientParam: (none)
???????? initParam: (none)
????? performParam: (none)
??????? trainParam: .show, .showWindow, .showCommandLine, .epochs,
??????????????????? .goal, .time

??? weight and bias values:

??????????????? IW: {1x1 cell} containing 1 input weight matrix
??????????????? LW: {1x1 cell} containing no layer weight matrices
???????????????? b: {1x1 cell} containing 1 bias vector

??? other:

????????????? name: ''
????????? userdata: (user information)

我們這個感知器的任務就是完成 and?運算,即只有輸入的2個元素都為?1,輸出才為1

sim是仿真函數,對神經網絡進行仿真,可以理解為進行測試
>> sim(net,[0;1])

ans =

???? 0

>> sim(net,[1;1])

ans =

???? 1

>> sim(net,[1;0])

ans =

???? 0

>> sim(net,[1;0])

ans =

???? 0

>> y=sim(net,[1;0])

y =

???? 0

mae為計算平均誤差,e為誤差矩陣,因為人為的設置了正確的權值,所以沒有誤差,t為正確輸出,y為感知機的實際輸出

>> y=sim(net,[1 0 1;0 1 1])

y =

???? 0???? 0???? 1
>> t=[0 0 1]

t =

???? 0???? 0???? 1

>> e=t-y

e =

???? 0???? 0???? 0

>> perf=mae(3)

perf =

???? 3

>> perf=mae(e)

perf =

???? 0

>>

?

注意上面的輸入方式是1;0為一組樣本,然后0;1為另一組樣本,1;1為最后一組樣本,共3 組樣本,見下面示例

ans(1,1)和ans(2,1)是一組輸入數據


>> [1 0 1;0 1 1]

ans =

???? 1???? 0???? 1
???? 0???? 1???? 1

?

?我們把權值修改成一個錯的,來看看誤差矩陣和平均誤差

>> y=sim(net,[1 0 1;0 1 1])

y =

???? 0???? 0???? 0

>> e=t-y

e =

???? 0???? 0???? 1

>> perf=mae(e)

perf =

??? 0.3333

>> t

t =

???? 0???? 0???? 1

>>

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九九精品99久久久香蕉 | 色欲久久久天天天综合网精品 | 国产亚洲精品久久久久妲己 | 国产成人亚洲综合网站小说 | 99久久婷婷国产综合精品 | 亚洲春色另类 | 国产日韩一区 | 亚洲精品中文字幕乱码三区 | 日本视频a| 国产精品污视频 | 久色tv| 免费人成视频在线播放 | 欧性猛交ⅹxxx乱大交 | 一区二区三区无码被窝影院 | 26uuu国产精品视频 | 一区二区三区欧美在线 | 久久久久亚洲精品天堂 | 国产亚洲精品久久久久久久 | 色网站免费看 | 日韩av中文字幕在线 | 日韩欧美国产中文 | 国精品无码人妻一区二区三区 | 天堂国产精品 | 天天操夜夜曰 | 少妇无套内谢69xx | 999精品无码a片在线1级 | 久久精晶国产99久久6 | 日本三级香港三级人妇99 | 色亚洲成人 | av日韩免费在线观看 | 狼群精品一卡二卡3卡四卡网站 | 国产极品美女高潮无套软件 | 99久久精品国产成人综合 | 亚洲一区二区激情 | a√天堂中文 | 国产精品白丝av嫩草影院 | 99精品国产丝袜在线拍国语 | 日韩视频在线免费播放 | 欧美国产成人精品二区芒果视频 | 亚洲一区免费在线观看 | 国产成人午夜福利在线播放 | 久久天天躁狠狠躁夜夜夜 | 99精品视频一区在线观看 | 日本午夜小视频 | 一本色道久久综合亚洲二区三区 | 国产精品成熟老妇女 | 欧美黄一级| 欧美日韩一区二区在线播放 | 女人做爰视频偷拍 | 亚洲国产成av人天堂无码 | 99网曝精品视频久草 | 午夜色影院| 亚洲国产成人福利精品 | 午夜成午夜成年片在线观看 | 人妻无码久久久久久久久久久 | 国产原创av在线 | 亚洲激情一区二区 | 日韩成年人视频 | 久久人人做人人妻人人玩精品va | 国产一乱一伦一情 | 叼嘿视频在线免费观看 | 亚洲精品手机在线观看 | 91禁外国网站 | 婷婷色爱区综合五月激情韩国 | 成 人影片 免费观看在线 | 欧美一区二区高清 | 中国产xxxxa片在线观看 | 亚洲午夜国产成人av电影 | 亚洲中国久久精品无码 | 中文亚洲欧美日韩无线码 | 亚洲啪啪网址 | 国产福利在线视频蜜芽tv | 国产中文成人精品久久久 | 天天狠狠| 黄色精品一区二区三区 | 毛又多又黑少妇a片视频 | 亚洲精品无码午夜福利中文字幕 | 丁香五月激情综合色婷婷 | 日日噜噜夜夜狠狠va视频v | 中国年轻丰满女人毛茸茸 | 午夜无码一区二区三区在线 | 极品嫩模高潮叫床 | 国产精品久久久久久一区二区 | 色综合天天综合色综合av | 欧美成人片在线观看 | cao在线视频| 五月天av网站 | 亚洲视频免费在线播放 | 97国产精品视频在线观看 | 国产在线精品无码不卡手机免费 | 色窝窝无码一区二区三区成人网站 | 一本久道久久综合狠狠躁av | 国产一区视频免费观看 | 亚洲中文字幕久久无码精品 | 91av在线免费播放 | 女人体1963午夜免费视频软件 | 久草视频2 | 日韩精品无码免费毛片 | 欧美中文字幕在线视频 | 激情校园都市古典人妻 | 一少妇挑战三个黑人内谢 | 国产精品沙发午睡系列990531 | 极品少妇久久久 | 欧美午夜精品久久久久久人妖 | 日本一道高清一区二区三区 | 亚洲免费在线播放视频 | 92福利1000集在线观看 视频 | 国产精品推荐制服丝袜 | 亚洲成aⅴ人片在线观 | 又硬又粗又大一区二区三区视频 | 超碰1000| 国产婷婷亚洲999精品小说 | 日韩欧精品无码视频无删节 | 黄色国产精品 | 色香蕉色香蕉在线视频 | 久久国产精品久久久久久久久久 | 97超碰碰碰| 97精品伊人久久大香线蕉 | 国产精品久久久久久久久ktv | 国产日韩av无码免费一区二区 | 91嫩草精品少妇 | 97精品国自产在线偷拍 | 国产精品久久久久av福利动漫 | 就爱色站| 无码国产精成人午夜视频 | 国产精品久久久久久婷婷 | 亚洲第一极品精品无码久久 | 国产精品美女av | 精品人妻少妇嫩草av无码专区 | 欧美午夜理伦三级在线观看 | 夜夜爽日日澡人人添 | 丨国产丨调教丨91丨 | 野外做受又硬又粗又大视频√ | 啪啪免费 | 久久www免费人成看片美女图 | 日本天堂中文字幕 | 亚洲字幕成人中文在线电影网 | 无码国产玉足脚交久久2020 | 4455永久免费视频 | 四十如虎的丰满熟妇啪啪 | 欧美婷婷六月丁香综合色 | 变态sm天堂无码专区 | 97国产精品自拍 | 强奷漂亮雪白丰满少妇av | www.日韩国产 | 国产视频一区二区 | 国产草莓视频无码a在线观看 | 亚洲欧洲国产码专区在线观看 | 91黄色短视频| 黄色激情视频在线观看 | 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