iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 5
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哈囉大家好!!!今天我們來說感知器的故事~

1940年,研究人員弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)提出了一種感知器(perception)模型,感知器(perception)模型是模仿人類大腦神經元的計算模型。
我們大腦的基本單位是神經元,神經元會從我們周圍的東西接收信號,例如眼睛視網膜中的感覺神經元,會將看到的東西轉成信號由神經元的一端接收,神經元經過大腦計算後,輸出結果(我們看到的東西是甚麼)。

我們以二元線性分類器為例,我們將數據輸入一個感知器(perception),然後加權(線性回歸說的權重),加權後的輸出在放入啟動函數中,通過啟動函數所輸出的值再去和閾值做比較(舉例來說:大於0.5就當作1,小於0.5就當作0),然後確定輸出屬於哪個類別(1或0)。一開始感知器(perception)模型的判斷可能會有些錯誤,所以會通過一次又一次地改變權重去找到最好的結果。
今天說完感知器(perception),明天我將帶大家繼續認識ML的神經網絡,那我們明天見~~~~~


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