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神经网络 Neural Networks 第二章 感知器 史忠植 中国科学院计算技术研究所 / 内容提要 • 2.1 感知器的认知观点 • 2.2 单层感知器 • 2.3 多层感知器 • 2.4 学习算法的优化 • 2.5 最小均方算法 2014/4/13 史忠植 神经网路 2 2.1.1 单层感知器模型 x 1 w i1 x 2 w i2 u i vi y i wij bi f () x j w iN i x N 2014/4/13 史忠植 神经网路 3 单层感知器模型 感知器模型与MP模型的不同之处是假定神经元 的突触权值是可变的，这样就可以进行学习。 m  m y Sgn(wij xj b) 1，若(wij xj b)  0  j 1  j 1 y   m 1，若(wij xj b)  0   j 1 2014/4/13 史忠植 神经网路 4 单层感知器模型 • 使用单层感知器的目的就是让其对外部输入x , x , 1 2 …, xm进行识别分类，单层感知器可将外部输入分为 两类l 和l 。 x2 1 2 m 类l1 wijx j b 0 j 1 x1 类l2 判别边界