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perceptron.cpp

上传者: 2020-08-21 03:19:10上传 CPP文件 3.68KB 热度 21次
对于初始的或者迭代中的增广权矢量,用训练模式检验其合理性。当不合理时,对其进行校正,利用梯度下降法。梯度下降法也是人工神经网络中线性阈值神经元的学习算法。给定一个增广的训练模式集合,其中每个模式类别已知。首先进行初始化,对训练模式进行增广化和符号规范化,设置迭代步数,赋给增量一个正的常数;分别赋予初始增广权矢量的各分量较小的任意值。输入训练模式,计算判别函数值。按照四条规则调整增广权矢量。在用全部模式训练完一轮后,如果仍有模式被错分,则需要进行第二轮、第三轮迭代,直到所有模式都能够正确分类为止。
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