Обучение персептрона с 2 бинарными входами

Рассмотрим персептрон, состоящий из одного блока с двумя бинарными входами X1 и X2.

x1, x2, y
-1 -1 +1
-1 +1 -1 
+1 -1 +1
+1 +1 -1

Пока я просматривал наборы данных, мне было интересно, можно ли узнать предыдущий набор данных?

Лично я думаю, что мы можем, потому что данные линейно разделимы. Что вы думаете?


neural-network perceptron
person Apple pie    schedule 31.01.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Данные действительно линейно разделимы. Следовательно, Perceptron, обученный с Алгоритм обучения персептрона сойдется к правильному решению. Это гарантируется теоремой о сходимости персептрона. Если бы обучающие данные не были линейно разделимы, алгоритм обучения персептрона не сходился бы даже к приблизительному решению.

person braaterAfrikaaner    schedule 31.01.2018
comment
Что ж, тогда позвольте мне спросить вас об этом. Я думаю, это изменит ответ. Получили бы вы тот же результат, кодируя набор данных с помощью 0 и 1 вместо -1 и +1? Почему? - person Apple pie; 31.01.2018
comment
@Apple pie, для ввода x это не имеет значения. Для вывода y на концептуальном уровне не имеет значения, используете ли вы 0 или -1, поскольку вы можете тривиально скорректируйте алгоритм, чтобы учесть это. - person braaterAfrikaaner; 31.01.2018