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第562章 感知机（第4页）

?

表示输入向量，每个

代表一个输入特征。

?

是权重向量，每个

代表输入特征对应的权重。

?

是偏置（bias），用于调整分类边界的位置。

?

是激活函数，感知机最初使用阶跃函数（step

function）：

也就是说，感知机输出

1

或

0（或

+1

和

-1），用于二分类任务。

2.

感知机的工作原理

感知机的目标是找到一个超平面（hyperplane），将数据集中的两类数据分开。其训练过程包括以下步骤：

1.

初始化权重和偏置：通常随机初始化或设为

0。

2.

计算输出：将输入向量与权重向量做点积，加上偏置后通过激活函数转换成输出。

3.

更新权重（学习规则）：

?

若分类正确，则不调整权重。

?

若分类错误，则调整权重，使用以下更新规则：

其中：

?

是学习率（learning

rate），控制权重更新的步长。

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