Простой однослойный двоичный классификатор
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( принимает жесткую предельную передаточную функцию, hardlimitTF,perceptronLF)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.
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);
narnet | narxnet | patternnet | preparets | removedelay | timedelaynet
