感知器如何使用0输入(对于AND / OR)

时间:2013-04-10 13:18:13

标签: artificial-intelligence neural-network

我试图让一个简单的感知器执行逻辑AND,但我不知道如何解决0输入问题。

重量+ =错误* learning_rate *输入

当输入为0时,无论错误是什么,重量都不会改变。

另外还有一个问题,一般来说,在训练感知器时,我可以重复两组的例子(假设有一个用于0,一个用于1)或者它们是否需要不同?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这是一个有趣且非常重要的见解。这就是为什么你通常应该在神经网络中有偏见。

想象一下感知器的决策表面是形式的一行

y = w * x + b

当您从等式中移除b(偏差)时,您将只能学习通过(0,0)的行。