Однослойный персептрон (пример)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Постановка задачи)
(→Постановка задачи)
Строка 3: Строка 3:
== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
-
Пусть <tex>X</tex> - пространство объектов; <tex>Y</tex> - множество допустимых ответов. Будем считать, что <tex>x = (x^1,\dots,x^n) \in \mathbb{R}^n</tex>, где <tex>x^j = f_j(x)</tex> - признаковое описание объекта; <tex>Y = \{0,1\}</tex>. Задана выборка <tex>\{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^\ell</tex>. Значения признаков <tex>x^j = f_j(x)</tex> рассматриваются как импульсы, поступающие на вход нейрона, которые складываются с весами <tex>w_1,\dots,w_n</tex>. Если суммарный импульс превышает порог активации <tex>w_0</tex>, то нейрон возбуждается
+
Пусть <tex>X</tex> - пространство объектов; <tex>Y</tex> - множество допустимых ответов. Будем считать, что <tex>x = (x_0,x^1,\dots,x^n) \in \{-1\}\times\mathbb(R)^n</tex>, где <tex>x^j = f_j(x), j \geq 1</tex> - признаковое описание объекта, а <tex>x_0 = -1</tex> - дополнительный константный признак; <tex>Y = \{0,1\}</tex>. Задана выборка <tex>\{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^\ell</tex>. Значения признаков <tex>x^j = f_j(x)</tex> рассматриваются как импульсы, поступающие на вход нейрона, которые складываются с весами <tex>w_1,\dots,w_n</tex>. Если суммарный импульс превышает порог активации <tex>w_0</tex>, то нейрон возбуждается
-
и выдаёт на выходе 1, иначе выдаётся 0. Таким образом, нейрон вычисляет <tex>n</tex>-арную булеву функцию вида <tex>a(x) = \phi()</tex>
+
и выдаёт на выходе 1, иначе выдаётся 0. Таким образом, нейрон вычисляет <tex>n</tex>-арную булеву функцию вида <tex>a(x) = \varphi(\sum_{i=1}^{\ell}w_jx^j-w_0) = \varphi(\langle w,x \rangle)</tex>, где <tex>\varphi(z)=[z \geq 0]</tex>.
== Описание алгоритма ==
== Описание алгоритма ==

Версия 09:31, 29 апреля 2009

Содержание

Однослойный персептрон — TODO

Постановка задачи

Пусть X - пространство объектов; Y - множество допустимых ответов. Будем считать, что x = (x_0,x^1,\dots,x^n) \in \{-1\}\times\mathbb(R)^n, где x^j = f_j(x), j \geq 1 - признаковое описание объекта, а x_0 = -1 - дополнительный константный признак; Y = \{0,1\}. Задана выборка \{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^\ell. Значения признаков x^j = f_j(x) рассматриваются как импульсы, поступающие на вход нейрона, которые складываются с весами w_1,\dots,w_n. Если суммарный импульс превышает порог активации w_0, то нейрон возбуждается и выдаёт на выходе 1, иначе выдаётся 0. Таким образом, нейрон вычисляет n-арную булеву функцию вида a(x) = \varphi(\sum_{i=1}^{\ell}w_jx^j-w_0) = \varphi(\langle w,x \rangle), где \varphi(z)=[z \geq 0].

Описание алгоритма

TODO

Вычислительный эксперимент

TODO

Исходный код

TODO

Смотри также

TODO

Литература

  • Bishop, C. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer. 2006.
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Максим Панов
Преподаватель: Участник:В.В. Стрижов
Срок: 28 мая 2009

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»
Личные инструменты