Perceptron 具有隐藏层数据数据的训练
下面是一个具体的训练参数的实例,有具体更新参数的计算过程,可以更直观的理解perceptron的实现过程。
我还有一篇文件是介绍perceptron原理的,有兴趣的朋友可以看下:https://blog.csdn.net/qq_36098284/article/details/105889113
当存在一个隐藏层的时候的perceptron(3 layer),计算最终权重。
AND 和 OR 的计算(计算两个数的&和|)
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注意,本题已知
- learning rate = 0.1;
- 初始的θ01 = θ11 = θ21 = 0 ;
- Output layer 的step function,最后的对应法则
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4. Input值已知
如果x1和x2的4种组合,and就是且运算(全1才1,其他都是0);or就是并运算(有1则1,全0为0);
XOR(相同为0,不同为1)。
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下面就是依次进行的迭代运算,迭代的次数一直到准确率为1才停止。详细计算过程,看pdf文件。
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注意,本题已知