感知器演算法
A. 感知機演算法和支持向量機演算法一樣嗎
f(x) = ∑(n≥1)[nx^(n+1)]/(n+1)!，x∈R，
逐項求導，得
f'(x) = ∑(n≥1)(x^n)/(n-1)!
= x*∑(n≥1)[x^(n-1)]/(n-1)!
= x*e^x，x∈R，
積分，得
f(x) = ……，
再令 x=1
B. BP網路 多層感知器 區別
多層感知器是指得結構，BP是指得學習演算法。
感知器模型挺簡單的，就是神經元上多個輸入的求和帶入輸出函數減去閾值。多層感知器就是指得結構上多層的感知器模型遞接連成的前向型網路。BP就是指得反向傳播演算法，BP網路指得就是具有多層感知器結構採取反向傳播演算法的網路。
BP網路就是多層感知器網路的一種，但是BP網路突出的是演算法，多層感知器突出的是結構。
C. 試用感知器演算法求出分類決策函數，並判斷 x6 =t 屬於 哪一類
其實HK演算法思想很朴實,就是在最小均方誤差准則下求得權矢量. 他相對於感知器演算法的優點在於,他適用於線性可分和非線性可分得情況,對於線性可分的情況,給出最優權矢量,對於非線性可分得情況,能夠判別出來,以退出迭代過程. 2.在程序編制過程中
D. 多層感知器MLP 的 BP 演算法是不是有監督學習！
多層感知器MLP 的 BP 演算法是有監督學習。
MLP學習中的BP演算法是由學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層逐層處理後，傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望的輸出(教師信號)不符，則轉入誤差的反向傳播階段。誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，並將誤差分攤給各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，此誤差信號即作為修正各單元權值的依據。這種信號正向傳播與誤差反向傳播的各層權值調整過程，是周而復始地進行的。權值不斷調整的過程，也就是網路的學習訓練過程。此過程一直進行到網路輸出的誤差減少到可接受的程度，或進行到預先設定的學習次數為止。
BP演算法介紹
E. matlab中有沒有感知器演算法的函數
clear all
%輸入向量，兩種蠓蟲的特徵向量
p=[1.24 1.36 1.38 1.378 1.38 1.40 1.48 1.54 1.56 1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 ...
1.30;1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.70 1.82 2.08 1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.96];
%目標向量
t=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0];
%創建感知器網路
net=newp([0 2.5;0 2.5],1);
figure;
cla;
plotpv(p,t);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});
hold on;
%訓練該感知器網路
net=init(net);
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1});
pause
[net,y,e]=adapt(net,p,t);
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);
%檢驗該感知器網路
p1=[1.24 1.28 1.40;1.80 1.84 2.04];
a=sim(net,p1);
figure;
plotpv(p1,a);
Thepoint=findobj(gca,'type','line');
set(Thepoint,'color','red');
hold on;
plotpv(p,t);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});
hold off;
pause
F. 機器學習中的感知器演算法的收斂情況
一般實際應用的時候結果不需要那麼高的精度，所以收斂會快很多。稍微試幾下，打中8~9環就差不多，要打到10環得練好久
G. 感知器演算法對非線性可分樣本進行訓練時，為什麼訓練迭代過程不收斂，怎麼解決
你用的是什麼挖掘技術，是神經網路還是SVM。
如果是SVM，核函數試試換成非線性的，有些SVM的代碼默認執行線性分類核函數；
如果是神經網路，可以試試將樣本0-1歸一化。
H. 如何理解感知機學習演算法的對偶形式
機器學習方面的面試主要分成三個部分： 1. 演算法和理論基礎 2. 工程實現能力與編碼水平 3. 業務理解和思考深度 1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本
I. BP神經網路和感知器有什麼區別
1、發展背景不同：
感知器是Frank Rosenblatt在1957年所發明的一種人工神經網路，可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網路，是一種二元線性分類器。
而BP神經網路發展於20世紀80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分別獨立發現了誤差反向傳播演算法，簡稱BP，系統解決了多層神經網路隱含層連接權學習問題，並在數學上給出了完整推導。
2、結構不同：
BP網路是在輸入層與輸出層之間增加若干層(一層或多層)神經元，這些神經元稱為隱單元，它們與外界沒有直接的聯系，但其狀態的改變，則能影響輸入與輸出之間的關系，每一層可以有若干個節點。
感知器也被指為單層的人工神經網路，以區別於較復雜的多層感知器（Multilayer Perceptron）。 作為一種線性分類器，（單層）感知器可說是最簡單的前向人工神經網路形式。
3、演算法不同：
BP神經網路的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。感知器使用特徵向量來表示的前饋式人工神經網路，它是一種二元分類器，輸入直接經過權重關系轉換為輸出。
J. 感知器演算法為什麼樣本矩陣要多加一個維度
我先聲明一下，你所說的矩陣一定是編程中的種群位置矩陣吧，也就是該矩陣每一行就是一個粒子，有多少列，處理對象就有多少維。
我給你打個比方吧，如下方程：f((x1,x2,x3))=(x1)^2+(x2)^2+(x3)^2求在((1,2)(4,5)(6,7))三維空間內的最小值。
在PSO中，優化演算法就是用來找這個方程的最小值的。
首先，針對本問題，粒子群的每個個體的維度就確定了，一定是三維，為什麼呢？就是因為優化對象，也就是這個方程，是三維的。
其次，種群個數嗎，你可以自己取，這與優化對象的復雜程度（即維度），優化空間的大小等都有關，對於上面的對象，我會取10個粒子就夠了。
最後，你說的是對的。該矩陣行數就是總粒子數。
老兄，給點分啊，這么少，太小氣了