このサイトから、
出力ノードには「しきい値」t があります。
ルール:
If summed input ≥ t, then it "fires" (output y = 1).
Else (summed input < t) it doesn't fire (output y = 0).
どのように y に等しいかzero
. 任意のアイデアをいただければ幸いです。
このサイトから、
出力ノードには「しきい値」t があります。
ルール:
If summed input ≥ t, then it "fires" (output y = 1).
Else (summed input < t) it doesn't fire (output y = 0).
どのように y に等しいかzero
. 任意のアイデアをいただければ幸いです。
ニューラル ネットワークには、いわゆる「アクティベーション関数」があります。これは通常、入力を個別の出力にマップするシグモイドのような関数です。
http://zephyr.ucd.ie/mediawiki/images/b/b6/Sigmoid.png
たまたま 0 または 1 であり、シグモイド関数の代わりに比較を使用しているため、活性化曲線は上のグラフよりもさらにシャープになります。上記のグラフでt
は、しきい値である your は X 軸で 0 です。
疑似コードとして:
sum = w1 * I1 + w2 + I2 + ... + wn * In
sum
は、ニューロンのすべての入力の加重合計です。あとは、その合計をt
、しきい値と比較するだけです。
if sum >= t then y = 1 // Your neuron is activated
else y = 0
最後のニューロンの出力をネットワーク出力として使用して、何かを 1/0、真/偽などに予測できます。
NN を研究している場合は、XOR 問題から始めることをお勧めします。そうすれば、すべてが理にかなっています。