神經網路學習之感知器

基於m-p模型中權重引數需要人為設定的問題，2023年羅森布拉特（roseblatt）提出了感知器，經過訓練，計算機能夠確定神經元的連線權重，由此，神經網路迎來了第一次熱潮。

感知器主要有輸入層和輸出層，其中，輸入層接收外界輸入訊號後傳遞給輸出層，輸出層是m-p神經元。

表示式

誤差修正學習策略：設定訓練樣本和期望輸出，然後調整實際輸出和期望輸出之差。

引數自動調整策略如圖所示：

其中a是連線權重調整數值的引數，用於控制誤差修正速度，增加其值則增大則增加速度，減小其值則降低修正速度。（該引數又稱學習率，學習率如果過大會影響訓練的穩定性，如果太小會使得訓練的收斂速度變慢）

（圖**網路）

感知器訓練只能解決如上圖（a）所示的線性可分問題，不能解決如上圖（b）的線性不可分問題。

其實上圖（a）是與運算的二維平面分布圖，上圖（b）是異或運算的二維平面分布圖；

下面重點說一下異或運算，異或運算法則如下：

通過異或運算可知，（0,0）與（1,1）是一類，（0,1）和（1,0）是一類。

因此，單層感知器無法解決最簡單的非線性可分問題——異或問題

那麼如何解決這乙個問題呢？——需要引入多層感知器。

為了解決線性不可分問題，我們需要使用多層感知器。

多層感知器是由多層結構的感知器遞階組成的輸入值向前傳播的網路，也稱前饋網路或向行傳播網路。一般包括輸入層，中間層（或稱為隱層）和輸出層。結構如下：

通過下面的圖直觀展示一下單層感知器和多層感知器在分類中的效果，如下圖所示。

（該圖**於網路

由上圖可以看出，隨著隱層層數的增多，凸域將可以形成任意的形狀，因此可以解決任何複雜的分類問題。

1、多層感知器之間也是通過誤差修正學習確定兩層之間的連線權重。

2、誤差修正學習無法跨層調整，因此無法進行多層訓練。

3、初期感知器在輸入和中間層之間的連線權重採用隨機數確定，而在中間層與輸出層採用誤差修正學習。這種方法不足在於輸入資料不同，但在中間層的值卻相同，影響分類準確性。

如何解決不足？——誤差反向傳播演算法。

神經網路之 感知器

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