perceptron

Простой однослойный двоичный классификатор

Описание

пример

Примечание

Deep Learning Toolbox™ поддерживает перцептроны для исторического интереса. Для лучших результатов вы должны вместо этого использовать patternnet, который может решить нелинейно разделяемые задачи. Иногда термин «перцептроны» относится к feedforward сетям распознавания образов; но оригинальный перцептрон, описанный здесь, может решить только простые задачи.

perceptron(hardlimitTF,perceptronLF) принимает жесткую предельную передаточную функцию, hardlimitTFи правило обучения перцептронов, perceptronLF, и возвращает перцептрон.

В дополнение к жесткой предельной передаточной функции по умолчанию, перцептроны могут быть созданы с hardlims передаточная функция. Другая опция правила обучения perceptron - learnpn.

Перцептроны являются простыми однослойными двоичными классификаторами, которые делят входное пространство с линейным контуром принятия решений.

Перцептроны могут научиться решать узкую область значений задач классификации. Они были одной из первых нейронных сетей, которая надежно решала данный класс задачи, и их преимуществом является простое правило обучения.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как использовать перцептрон для решения простой классификационной логической задачи 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);

Входные параметры

свернуть все

Жесткий предел передаточной функции.

Правило обучения Perceptron.

Введенный в R2010b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте