Perceptron
perceptron(hardlimitTF,perceptronLF)
Perceptrons являются простыми одноуровневыми бинарными классификаторами, которые делят входной пробел с линейным контуром решения.
Perceptrons может учиться решать узкий диапазон проблем классификации. Они были одной из первых нейронных сетей, которые надежно решат данный класс проблемы, и их преимуществом является простое правило изучения.
perceptron(hardlimitTF,perceptronLF) берет эти аргументы,
hardlimitTF | Передаточная функция жесткого предела (значение по умолчанию = |
perceptronLF | Perceptron, изучающий правило (значение по умолчанию = |
и возвращает perceptron.
В дополнение к передаточной функции жесткого предела по умолчанию perceptrons может быть создан с передаточной функцией hardlims. Другой опцией для perceptron изучение правила является learnpn.
Deep Learning Toolbox™ поддерживает perceptrons для исторического интереса. Для лучших результатов необходимо вместо этого использовать patternnet, который может решить нелинейно отделимые проблемы. Иногда термин “perceptrons” относится к прямым каналом сетям распознавания образов; но исходный perceptron, описанный здесь, может решить только простые проблемы.
Используйте perceptron, чтобы решить простую классификацию логическая проблема-OR.
x = [0 0 1 1; 0 1 0 1]; t = [0 1 1 1]; net = perceptron; net = train(net,x,t); view(net) y = net(x);
narnet | narxnet | patternnet | preparets | removedelay | timedelaynet
