使用人工神经元的单位步长激活函数，确定将产生以下分类的一组权重（和阈值）：
x1 x2 output
-0.2 0.5 0
0.2 -0.5 0
0.8 -0.8 1
0.8 0.8 1
我了解单位步激活函数的理论（可能是初学者），但我对如何计算权重和阈值感到困惑。我认为它特定于问题并作为输入提供。请帮忙
单位步激活功能
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线性回归
2022-03-06 14:50:47
1个回答
这就是我所做的。不确定这是否正确。下周会有更新。
我在 x1 和 x2 分别在 x 和 y 轴上绘制了这 4 个点。因为它是一个单位阶跃函数，它本质上具有 1 或 0 输出 - 我试图绘制一条线性回归线，使得所有“0”结果点都在一侧，“1”结果点在另一侧。这给了我可能的权重 w1 和 w2，我构建了一个方程 
w1= 1.5 和 w2 = 0.5
然后我做了一个表格来检查方程是否提供了实际结果
我开始调整 w1 和 w2 以尝试“适应”训练数据，但一个数据无法正常工作！
我可以在 w1=1 和 w2 =0.39 时降低误差
然后 - 阈值 T 应该是 z = x1w1+x2w2 + T 和 y=0 如果 z<0 和 y=1 如果 z<=0。T 的值应该改变 (0.2,-0.5 ) 的结果以适应但不改变其他点的结果。所以我从 -0.4 开始，一直到 -0.44。
最终方程出来了。y = x1 + 0.39x2 -0.44
这符合当前的训练数据。
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