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我正在尝试单层感知器，我想我(大部分)理解了一切。但是，我不明白应该将校正(学习率*误差)添加到哪些权重。在我看到的示例中，它似乎是任意的。
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好吧，看起来你一半回答了你自己的问题:你确实纠正了所有非零权重，但你并没有纠正所有相同的量。
相反，您按照其传入激活的比例来校正权重，因此，如果单元 X 激活非常强烈，而单元 Y 仅激活了一点点，并且存在较大误差，则从单元 X 到输出的权重将被校正的程度远远超过单元 Y 的输出权重。
这个过程的技术术语称为增量规则，其详细信息可以在其 wiki article 中找到。 。此外，如果您想升级使用多层感知器(单层感知器的计算能力非常，请参阅a discussion of Minsky and Papert's argument against using them here)，可以讨论一种称为反向传播的类似学习算法here。 .
关于artificial-intelligence - 感知器中的校正添加到哪个权重？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6481024/
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Closed. This question is off-topic。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？ Update the question，所以它是用于堆栈溢出的on-topic。 已关闭8
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