神經網路1.3-感知器收斂定理
1.為了誤差修正學習演算法，我們對感知器的模型略作修改：偏置b(n)被當作一個等於1的固定輸入量所驅動的突觸權值。因此我們得到(m+1)×1的輸入向量
這裡n表示使用演算法時的迭代步數。
相應的定義(m+1)×1的權值向量：
因此，線性組合器的輸出（誘導區域性域）可以寫成緊湊的形式：
兩個輸入類之間的決策平面為
2.感知器工作條件。
為了使感知器能夠正確工作，
2.感知器權值自適應演算法。
1)設訓練集合的第n個成員
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