Простой однослойный двоичный классификатор
Примечание
Deep Learning Toolbox™ поддерживает перцептроны для исторического интереса. Для получения лучших результатов вместо этого следует использовать patternnet, которые могут решить нелинейно разделяемые проблемы. Иногда термин «перцептроны» относится к сетям прямого распознавания образов; но оригинальный перцептрон, описанный здесь, может решить только простые задачи.
perceptron( принимает жесткую предельную передаточную функцию, hardlimitTF,perceptronLF)hardlimitTFи правило обучения перцептрону, perceptronLFи возвращает перцептрон.
В дополнение к функции переноса жесткого лимита по умолчанию, перцептроны могут быть созданы с помощью hardlims передаточная функция. Другим вариантом правила перцептронного обучения является learnpn.
Перцептроны - простые однослойные двоичные классификаторы, которые делят входное пространство с границей линейного решения.
Перцептроны могут научиться решать узкий круг классификационных задач. Они были одной из первых нейронных сетей, надежно решивших данный класс задач, и их преимуществом является простое правило обучения.
В этом примере показано, как использовать перцептрон для решения простой задачи логической ИЛИ классификации.
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