打字猴:1.70050851e+09
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1700508511 表11-8 与运算
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1700508513   维度1输入     维度2输入     输出     1     1     1     1     0     0     0     1     0     0     0     0   那么,分别构造一个w和一个b,使其满足上面这个约束,其实也很容易。取w=[20,20],b=-30(取法不止1种)。
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1700508516 带入,会得到如表11-9所示的结果。
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1700508519 表11-9 输入与输出(1)
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1700508522   维度1输入     维度2输入     输出     1     1     10     1     0     -10     0     1     -10     0     0     -30   对这样的结果,通过Sigmoid激励函数很容易得到与期望一致的1和0的输出结果。
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1700508524 同样,构造一个“或”关系计算也很容易,如表11-10所示。
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1700508526 表11-10 或运算
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1700508528   维度1输入     维度2输入     输出     1     1     1     1     0     1     0     1     1     0     0     0   那么,分别构造一个w和一个b,使其满足上面这个约束,其实也很容易。取w=[20,20],b=-10(取法同样不止1种)。
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1700508531 带入,会得到如表11-11所示的结果。
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1700508534 表11-11 输入与输出(2)
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1700508537   维度1输入     维度2输入     输出     1     1     30     1     0     10     0     1     10     0     0     -10   对这样的结果,再通过Sigmoid激励函数,也很容易得到与期望一致的1和0的输出结果。
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1700508539 同样,构造一个“非”运算也很容易,如表11-12所示。
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1700508541 表11-12 非运算
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1700508543   维度1输入     输出     1     0     0     1   那么,分别构造一个w和一个b,使其满足上面这个约束。取w=[-20],b=10(取法同样不止1种)。
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1700508546 带入,会得到如表11-13所示的结果。
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1700508549 表11-13 输入与输出(3)
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1700508552   维度1输入     输出     1     -10     0     10   对这样一个结果,再通过Sigmoid激励函数,仍旧可以得到与期望一致的1和0的输出结果。
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1700508554 当从多个维度输入的时候,通过w矩阵中0值的设置可以“忽略”一些对输出没有影响的维度。通过多个隐含层的叠加,可以构造数量庞大的线性分类器和“与”或“非”计算的组合,进而实现非线性分类器。
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1700508556 所以,在刚刚讨论的3层BP网络中,第1层的6个节点可以写成一个线性分类器的表达式,第2层的7个节点分别是
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