掌握感知器学习算法 ① 初始化：将权值向量赋予随机值，t=0(迭代次数) ② 连接权的修正：对每个输入样本xk及期望输出dk完成如下计算 a. 计算网络输出：y = f(S)，其中S =∑wixi，f为激活函数 b. 计算输出层单元期望输出dk与实际输出y间的误差： ek = dk - y c. 若ek为零，则说明当前样本输出正确，不必更新权值，否则更新权值： w(t+1) = w(t) + α×ek ×xk t = t + 1 0<α<1为学习率。 ③ 对所有的输入样本重复步骤(
掌握感知器学习算法 ① 初始化：将权值向量赋予随机值，t=0(迭代次数) ② 连接权的修正：对每个输入样本xk及期望输出dk完成如下计算 a. 计算网络输出：y = f(S)，其中S =∑wixi，f为激活函数 b. 计算输出层单元期望输出dk与实际输出y间的误差： ek = dk - y c. 若ek为零，则说明当前样本输出正确，不必更新权值，否则更新权值： w(t+1) = w(t) + α×ek ×xk t = t + 1 0<α<1为学习率。 ③ 对所有的输入样本重复步骤(
