网站优化垂直化好还是扁平化好,郑州关键词排名顾问,室内设计网站排行榜前十名知乎,自学软件开发需要多久为了构建一个有两个输入#xff08; X 1 X_1 X1、 X 2 X_2 X2#xff09;和一个输出的单层感知器#xff0c;并进行分类#xff0c;我们需要计算权值 w 1 w_1 w1和 w 2 w_2 w2的更新过程。以下是详细的步骤和计算过程#xff1a;
初始化参数 初始权值#xff1a…为了构建一个有两个输入 X 1 X_1 X1、 X 2 X_2 X2和一个输出的单层感知器并进行分类我们需要计算权值 w 1 w_1 w1和 w 2 w_2 w2的更新过程。以下是详细的步骤和计算过程
初始化参数 初始权值 w 1 0.1 w_10.1 w10.1, w 2 0.1 w_20.1 w20.1 阈值激活函数的阈值 θ 0.6 \theta0.6 θ0.6 学习率 η 0.6 \eta0.6 η0.6激活函数 使用硬限幅函数阶跃函数
如果 y ≥ θ y\geq\theta y≥θ输出 1 1 1如果 y θ y\theta yθ输出 0 0 0
数据集 X 1 X_1 X1 X 2 X_2 X2目标输出 d d d000010100111
迭代优化权值 我们将进行多次迭代直到输出误差达到零。
迭代过程 对每一对输入 ( X 1 , X 2 ) (X_1,X_2) (X1,X2)和目标输出 d d d进行计算和更新。
迭代1 输入 ( 0 , 0 ) (0,0) (0,0), 目标输出 d 0 d0 d0 计算 y w 1 × 0 w 2 × 0 0 yw_1\times0w_2\times00 yw1×0w2×00 输出 0 0.6 00.6 00.6 → 输出 0 0 0正确 无需更新权值。迭代2 输入 ( 0 , 1 ) (0,1) (0,1), 目标输出 d 0 d0 d0 计算 y w 1 × 0 w 2 × 1 0.1 yw_1\times0w_2\times10.1 yw1×0w2×10.1 输出 0.1 0.6 0.10.6 0.10.6 → 输出 0 0 0正确 无需更新权值。迭代3 输入 ( 1 , 0 ) (1,0) (1,0), 目标输出 d 0 d0 d0 计算 y w 1 × 1 w 2 × 0 0.1 yw_1\times1w_2\times00.1 yw1×1w2×00.1 输出 0.1 0.6 0.10.6 0.10.6 → 输出 0 0 0正确 无需更新权值。迭代4 输入 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1), 目标输出 d 1 d1 d1 计算 y w 1 × 1 w 2 × 1 0.1 0.1 0.2 yw_1\times1w_2\times10.10.10.2 yw1×1w2×10.10.10.2 输出 0.2 0.6 0.20.6 0.20.6 → 输出 0 0 0错误 更新权值 误差 e d − y 1 − 0 1 ed-y1-01 ed−y1−01 更新 w 1 w 1 η ⋅ e ⋅ X 1 0.1 0.6 ⋅ 1 ⋅ 1 0.7 w_1w_1\eta\cdot e\cdot X_10.10.6\cdot1\cdot10.7 w1w1η⋅e⋅X10.10.6⋅1⋅10.7 w 2 w 2 η ⋅ e ⋅ X 2 0.1 0.6 ⋅ 1 ⋅ 1 0.7 w_2w_2\eta\cdot e\cdot X_20.10.6\cdot1\cdot10.7 w2w2η⋅e⋅X20.10.6⋅1⋅10.7迭代5 输入 ( 0 , 0 ) (0,0) (0,0), 目标输出 d 0 d0 d0 计算 y 0.7 × 0 0.7 × 0 0 y0.7\times00.7\times00 y0.7×00.7×00 输出 0 0.6 00.6 00.6 → 输出 0 0 0正确 无需更新权值。迭代6 输入 ( 0 , 1 ) (0,1) (0,1), 目标输出 d 0 d0 d0 计算 y 0.7 × 0 0.7 × 1 0.7 y0.7\times00.7\times10.7 y0.7×00.7×10.7 输出 0.7 ≥ 0.6 0.7\geq0.6 0.7≥0.6 → 输出 1 1 1错误 更新权值 误差 e d − y 0 − 1 − 1 ed-y0-1-1 ed−y0−1−1 更新 w 1 0.7 0.6 ⋅ ( − 1 ) ⋅ 0 0.7 w_10.70.6\cdot(-1)\cdot00.7 w10.70.6⋅(−1)⋅00.7 w 2 0.7 0.6 ⋅ ( − 1 ) ⋅ 1 0.1 w_20.70.6\cdot(-1)\cdot10.1 w20.70.6⋅(−1)⋅10.1迭代7 输入 ( 1 , 0 ) (1,0) (1,0), 目标输出 d 0 d0 d0 计算 y 0.7 × 1 0.1 × 0 0.7 y0.7\times10.1\times00.7 y0.7×10.1×00.7 输出 0.7 ≥ 0.6 0.7\geq0.6 0.7≥0.6 → 输出 1 1 1错误 更新权值 误差 e d − y 0 − 1 − 1 ed-y0-1-1 ed−y0−1−1 更新 w 1 0.7 0.6 ⋅ ( − 1 ) ⋅ 1 0.1 w_10.70.6\cdot(-1)\cdot10.1 w10.70.6⋅(−1)⋅10.1 w 2 0.1 0.6 ⋅ ( − 1 ) ⋅ 0 0.1 w_20.10.6\cdot(-1)\cdot00.1 w20.10.6⋅(−1)⋅00.1迭代8 输入 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1), 目标输出 d 1 d1 d1 计算 y 0.1 × 1 0.1 × 1 0.2 y0.1\times10.1\times10.2 y0.1×10.1×10.2 输出 0.2 0.6 0.20.6 0.20.6 → 输出 0 0 0错误 更新权值 误差 e d − y 1 − 0 1 ed-y1-01 ed−y1−01 更新 w 1 0.1 0.6 ⋅ 1 ⋅ 1 0.7 w_10.10.6\cdot1\cdot10.7 w10.10.6⋅1⋅10.7 w 2 0.1 0.6 ⋅ 1 ⋅ 1 0.7 w_20.10.6\cdot1\cdot10.7 w20.10.6⋅1⋅10.7迭代9 重复之前的步骤经过几轮迭代会发现权值在震荡。 继续更新最终会收敛。
收敛 经过多次迭代直到所有的输出都与目标一致即可停止。
