最新精品范文-自己动手写神经网络--mini电子书

:e=t-a=1-0=1w1new=w1old+ep=1+1*1=2w2new=w2old+ep=-1+1*1=0bnew=bold+e=0+1=1(3)使用新的权值带入感知机,=p1*w1+p2*w2+b=1*2+1*0+1=3QQ群96980352跟【葛一鸣老师】面对面交流!“神经网络”公众号shenjingwangluo11·《自己动手写神经网络》电子书—百度阅读·)=1(4)纠正误差后,苹果判断正确。=p1*w1+p2*w2+b=-1*2-1*0+1=-)=0香蕉判断也正确,误差为0,学习结束。由此可见,即使初始权值是错误的,只要按照感知机学习规则修正权值和偏置,在感知机的可判断范围内,就有可能消除误差或将误差限制在可接收范围内。3.4总结及展望感知机的基本原理已经基本介绍完毕。下面就可以动手实现自己的感知机了。为了方便读者理解,本书使用Java来实现神经网络,并引入神经网络框架Neuroph,辅助神经网络的实现。有关Neuroph框架以及感知机的具体实现,将在下一章节做详细介绍。第4章神经网络框架和感知机的实现在了解了感知机的运作原理之后,现在可以动手实现自己的感知机了。本书使用Neuroph神经网络框架来实现本书中提及的神经网络和相关示例。4.1简单认识下Neuroph神经网络框架在此,让我们简单得了解一下Neuroph。Neuroph是一个轻量级的开源Java神经网络框架,它可以简化神经网络的开发和实现。Neuroph结构简单清晰,非常适合初学者入门。首先,来看一下Neuroph中最重要的类Neuron,它表示单个神经元。Neuron结构如图4.1所示,这里没有罗列出Neuron所有的属性和方法,只展示了与本章节相关的部分。其他内容将在后续章节中一一给出介绍。QQ群96980352跟【葛一鸣老师】面对面交流!“神经网络”公众号shenjingwangluo11