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文档简介

单层感知器,单层感知器(perception)神经网络结构,采用阈值函数作为神经元的传递函数是感知器神经元的典型特征感知器特别适合于简单的模式分类问题,1.单层感知器的结构,二维空间中的超平面是一条直线。在直线下方的点，输出-1；在直线上方的点，输出1。分类面：,在实际应用中，通常采用纠错学习规则的学习算法。,3.感知器的局限性,单层感知器无法解决线性不可分问题，只能做近似分类。,感知器的激活函数使用阈值函数，输出值只有两种取值，限制了在分类种类上的扩展。如果输入样本存在奇异样本，网络需要花费很长的时间。感知器的学习算法只对单层有效。,5.单层感知器应用实例,坐标点的二类模式分类问题：二维平面坐标系中存在一系列坐标点，已知部分坐标点属于第一类，部分坐标点属于第二类，求新坐标点的类别。,5.单层感知器应用实例,5.单层感知器应用实例,5.单层感知器应用实例,
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