출력 노드는 "임계 값"t를 갖는다.
규칙 : y는 zero
에 동일 방법
If summed input ≥ t, then it "fires" (output y = 1).
Else (summed input < t) it doesn't fire (output y = 0).
. 어떤 아이디어라도 감사합니다.
출력 노드는 "임계 값"t를 갖는다.
규칙 : y는 zero
에 동일 방법
If summed input ≥ t, then it "fires" (output y = 1).
Else (summed input < t) it doesn't fire (output y = 0).
. 어떤 아이디어라도 감사합니다.
신경망은 소위 말하는 "활성화 기능"을 가지고 있습니다. 일반적으로 입력을 별도의 출력으로 매핑하는 시그 모이 드와 같은 기능을합니다.
http://zephyr.ucd.ie/mediawiki/images/b/b6/Sigmoid.png
는 당신을 위해이 0 또는 1과 비교 대신 시그 모이 드 함수를 사용하여, 그래서 정품 인증 곡선 위의 그래프보다 더 선명 할 것이다 될 일이. 위의 그래프에서 X 축에서 t
(임계 값)은 0입니다. 그래서 의사 코드로
:
sum = w1 * I1 + w2 + I2 + ... + wn * In
sum
은 입력의 모든의 가중 합이 신경 세포, 이제 당신이해야 할 모든 t
에 그 합을 비교입니다, 임계 값 :
if sum >= t then y = 1 // Your neuron is activated
else y = 0
마지막 뉴런의 출력을 네트워크 출력으로 사용하여 1/0, true/false 등으로 예측할 수 있습니다.
NN을 공부하고 있다면 XOR 문제로 시작하는 것이 좋을 것입니다. 그러면 모두 의미가 있습니다.