阈值可以建模为权重吗?

数据挖掘 Python 神经网络
2022-03-10 02:55:00

我正在尝试将随机阈值建模为权重,阈值应该有助于减少误差,权重不是随机的,它们是 1。可以更改阈值以使误差为 0?

import numpy as np

# input dataset
X = np.array([[0, 0],
              [0, 1],
              [1, 0],
              [1, 1]])

# output dataset
y = np.array([[0, 0, 0, 1]]).T

syn0 = np.zeros((2, 1)) + 1


threshold = np.random.random_integers(-5, 5)

# forward propagation
l0 = X
l1 = np.dot(l0, syn0)

# how much did we miss?
l1_error = y - l1
print(l1_error)

这是我到目前为止..!

1个回答

在此示例中,您有 2 个类,它们用一条带负斜率的线分隔(如果您不知道为什么,请发表评论)。因此,如果您将斜率设置为 +1,那么您将无法分离类。关键是要学习线,线是用它的系数定义的(包括阈值,但阈值只是其中之一!)。

PS:如果以后要升级到多层感知机,使用反向传播算法,那么需要根据层的反向传播误差,出于数学原因,随机选择不同的初始权重