第5章 神经网络
文档摘要
5.2 $$\Delta wi=\eta(y-\hat{y})xi$$ [解析]：此公式是感知机学习算法中的参数更新公式，下面依次给出感知机模型、学习策略和学习算法的具体介绍 [1] ： 感知机模型 已知感知机由两层神经元组成，故感知机模型的公式可表示为 $$y=f(\sum\limits{i=1}^{n}wixi-\theta)=f(\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{x}-\theta)$$ 其中，$\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^n$为样本的特征向量，是感知机模型的输入；
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