在感知器中添加的校正重量是多少？

Question

我正在尝试使用单层感知器，我想我（大部分）都了解一切。但是，我不明白的是应该添加校正（学习率*误差）的权重。在示例中，我看到它似乎是随意的。

Answer 1

好吧，看起来你一半回答了你自己的问题：你的所有非零权重都是正确的，你没有以相同的数量更正。

相反，你根据它们的传入激活来校正权重，所以如果单位X的激活非常强烈而单位Y只激活了一个小位，并且存在很大的误差，那么从单位X到输出的权重将是被纠正的远远超过单位Y的权重 - 输出。

此流程的技术术语称为增量规则，其详细信息可在其wiki article中找到。此外，如果您想要使用多层感知器升级（单层感知器非常计算能力有限，请参阅a discussion of Minsky and Papert's argument against using them here），会讨论一种称为反向传播的类似学习算法{{3 }}

Answer 2

回答了我自己的问题。

根据http://intsys.mgt.qub.ac.uk/notes/perceptr.html，“将此修正添加到任何有输入的重量”。换句话说，不要将校正添加到神经元值为0的权重中。