通俗理解神经网络_知感机
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了通俗理解神经网络_知感机相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Rosenbaltt在1957年,于Cornell航空实验室所发明的一种人工神经网络。
”神经网络“听上去名字特别高大上,以下从简单的数学原理来说明神经网络之感知机,进入快速理解神经网络算法的基础原理。
感知机:有n个输入数据,通过权重与各数据之间的计算和,比较激活函数结果,得出输出。很容易解决与、或、非问题。(即分类问题)
已知下图四个点(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)
- "与”问题,只有(1,1)属于一个分类,其他三个点属于不同分类。
系统很容易找到f(x)来区分(1,1)与其他点不一样。此f(x)即为感知机
- "或”问题,只有(0,0)属于一个分类,其他三个点属于不同分类。
系统很容易找到f(x)来区分(0,0)与其他点不一样。此f(x)即为感知机
- "异或”问题,只有(0,0)和(1,1)属于分类,(0,1),(1,0)属于另一类
此时一条线无法进行区分了,则可以通过增加感知机即可进行区分。
演示:http://playground.tensorflow.org/#activation=sigmoid®ularization=L2&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0&networkShape=3&seed=0.84062&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&showTestData_hide=true&learningRate_hide=true®ularizationRate_hide=true&percTrainData_hide=true&numHiddenLayers_hide=true&discretize_hide=true&activation_hide=true&problem_hide=true&noise_hide=true®ularization_hide=true&dataset_hide=true&batchSize_hide=true&playButton_hide=false
当只有一个感知机时,明显看出只有一条直线
当增加两个感知机,明显看出两条直线
当增加三个感知机,明显看出三条直线。此案例中增加三个感知机可以准确地判断点的数据。
结论:
当分类复杂时,需要找到合适的感知机函数,且增加感知机数量来达到算法准确要求。
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