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文件名称: python实现感知器算法详解
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 164kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2020-12-24
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:在1943年,沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型,简称麦卡洛可-皮茨神经元(McCullock-Pitts neuron)简称MCP,大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号,当输入信号累加超过一定的值(阈值),就会产生一个输出信号。弗兰克罗森布拉特基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法,同时它还提出了一个自学习算法,此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习,自动的获取到权重系数,通过输入信号与权重系数的乘积来判断神经元是否被激活(产生输出信号)。 一、感知器算法 我们将输入信号定义为一个x向量,x=(x
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