人工神经网络感知器的误差学习算法

资 源 简 介

人工神经网络感知器的误差学习算法

详 情 说 明

人工神经网络感知器的误差学习算法是一种基础的监督学习机制，主要用于解决线性可分问题。其核心思想是通过不断调整神经元的连接权重来最小化输出误差。

单层感知器的学习过程遵循以下逻辑流程：首先初始化权重和偏置值，通常设置为随机小数值或零。对于每个训练样本，计算感知器的输出值，这是通过将输入向量与权重向量做点积再加上偏置，然后通过激活函数（如阶跃函数）产生的。

关键步骤在于误差计算与权重调整：将期望输出与实际输出作差得到误差信号，根据误差值按比例调整权重。权重更新遵循delta学习规则，新权重等于旧权重加上学习率乘以误差乘以对应输入值。偏置的更新也采用类似方式，可视作输入恒为1的特殊权重。

学习过程迭代进行直至满足停止条件，常见条件包括误差低于阈值、权重变化趋缓或达到最大迭代次数。这种算法的局限性在于只能解决线性可分问题，但为后续多层网络的反向传播算法奠定了基础。