perceptron

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对于单层神经网络的实现，我有两个数据文件。 In: 0.832 64.643 0.818 78.843 Out: 0 0 1 0 0 1 以上是2个数据文件的格式。目标输出对于相应输入所属的特定类为“1”，对于其余2个输出为“0”。的问题是如下：你的单层神经网络将发现A（3×2矩阵）和b（3由1个矢量）在Y = A * X + B式中，Y是

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感知器学习算法的参数调整

我有一个问题，试图弄清楚如何调整我的感知器算法的参数，使其在看不见的数据上表现相对较好。我已经实现了一个验证的工作感知器算法，我想弄清楚一种方法，我可以调整迭代次数和感知器的学习速率。这些是我感兴趣的两个参数。我知道感知器的学习速度并不影响算法是否收敛和完成。我正在努力掌握如何改变n。太快，它会摆动很多，太低而且需要更长的时间。至于迭代的次数，我不完全确定如何确定一个理想的数字。无论如何，

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感知器可以用来检测手写数字吗？

假设我有一个小的位图，其中包含一个数字（0..9）在手写。是否有可能发现使用（两层）感知的数字吗？除了使用神经网络外，还有其他的可能性来检测位图中的单个数字吗？

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单网络 - 多输出或多网络 - 单输出？

在设计具有多个输出的前馈神经网络时，单个网络与多个输出之间是否存在概念差异（除了计算效率之外），并且具有多个网络，每个网络都具有单个输出？尽管同一网络中的输出神经元不会“在飞行中”相互影响，但它们确实会影响训练，因为来自每个输出的误差反向传播并影响隐藏层的权重，从而影响值的其他产出。有没有更好的方法解决问题？直观地说，我认为单个网络更适合一次只有一个输出应该处于活动状态的问题（即OCR），其中

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感知器的“订单”是什么

为那些知道答案的人提供了一些简单的标记。我目前做的修订版考试和过去的问题之一是：什么由顺序感知的是什么意思？我在我的讲义中找不到任何关于此的信息，甚至谷歌似乎不知所措。我的猜测是，顺序是神经网络中的层数，但这看起来不太正确。

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不收敛于0

感知学习算法，这是我在ANSI C感知实现： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> float randomFloat() { srand(time(NULL)); float r = (float)rand()/(float)RAND_MAX; return r; } int

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与Haskell的行为不一致

我在阅读perceptrons并试图在haskell中实现一个。算法似乎正在工作，只要我可以测试。我将在某个时候完全重写代码，但在此之前，我想提出一些在编写代码时出现的问题。当返回完整的神经元时，可以训练神经元。 let neuron = train set [1,1]的作品，但如果我改变火车功能返回一个不完整的神经元没有输入，或尝试模式匹配，并只创建一个不完整的神经元，代码将陷入无休止的循环。

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现货供应歧视性重排软件

是否有现有的歧视性重排软件，如Charniak NLP parser,Shen, Sarkar, and Och's parser或Shen and Joshi's techniques所使用的软件？我想要一些我可以轻松适应自己用途的东西，这类似于解析重新排序。