感知器学习 - 重量更新中的输入直觉

Question

我一直在努力教自己如何创造感知器，而且我大部分时间都非常关注。到目前为止我遇到的唯一问题是理解输入存在背后的直觉是什么是感知器的重量更新：

体重变化=学习率*错误*输入

我一直在关注this link，但它没有解释它的存在，也没有“神经网络编程与Java”一书。我确信理由很简单，但我无法弄明白。我感谢任何帮助 - 谢谢！

编辑：我的初步解释是，产品中使用了输入重量的输入，因为它确定了与其他输入相比，它对整个感知器的重要程度

Answer 1

这不是＆＃34;重要性＆＃34;然而，输入可以在某种程度上以这种方式解释。它只是直接来自对函数的梯度的分析。区分您的成本函数，您将最终得到输入信号作为衍生物的一部分。为什么会这样？因为导数取决于它，主要取决于方向（因此 - 输入的符号）。