虽然 OR 有y = 1 的三种可能情况,但 XOR 只有两种情况。 我们经常使用这些简单的“按位数据集”来测试和调试机器学习算法。如果我们绘制和可视化的AND,OR,和XOR值便如下图 AND,OR,和XOR AND 和 OR 按位数据集都是线性可分的,这意味着我们可以画一条线(绿色)将这两个类分开。然而,对于异或,不可能画一条...
虽然 OR 有y = 1 的三种可能情况,但 XOR 只有两种情况。 我们经常使用这些简单的“按位数据集”来测试和调试机器学习算法。如果我们绘制和可视化的AND,OR,和XOR值便如下图 AND,OR,和XOR AND 和 OR 按位数据集都是线性可分的,这意味着我们可以画一条线(绿色)将这两个类分开。然而,对于异或,不可能画一条...
(2)定义k个(n+1)维权向量,k为类别数,并进行初始化,定义学习步长LearnRate。 (3)迭代,如果第i类样本j存在wi*xj'<=wt*xj',其中t为非i类,则进行如下操作: wi=wi+LearnRate*xj wt=wt-LearnRate*xj 直到所有wi*xj'>wt*xj',退出迭代。 (4)得到k组权向量,wi-wk=0为第i类和k类样本的分界线。 二维...
本章的重点: 感知器的结构、表达能力、学习算法。 本章的难点: 感知器的表达能力 。 第三章:感知器 3.1 单个感知器模型与解决问题的能力 图2-3-1 单层感知器 布尔函数的M-P神经元表示: 利用带阈值的M-P人工神经元可以很方便地实现布尔代数中的许多功能。在布尔代数中,and、or、Not、xoR关系如下表1所示:...
AND 和 OR 都是线性可分的——我们可以清楚地画一条线来分隔 0 和 1类——XOR 并非如此。但是不可能在 XOR 问题中画一条线将两个类完全分开。因此,XOR 是非线性可分数据集的一个例子。 理想情况下,我们希望我们的机器学习算法能够分离非线性类,因为现实世界中遇到的大多数数据集都是非线性的。因此,在构建...