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パーセプトロン アルゴリズムの決定境界をプロットしようとしていますが、いくつかのことについて本当に混乱しています。私の入力インスタンスは [(x1,x2),target_Value] の形式で、基本的には 2 次元の入力インスタンスと 2 クラスの target_value [1 または 0] です。

[w1,w2] 追加のバイアス パラメータ w0 を組み込む必要があるため、重みベクトルは 3x1 ベクトルになりますか? それは1x3ベクトルですか？ベクトルには1行とn列しかないので、1x3にする必要があると思います。

[w0,w1,w2] をランダムな値にインスタンス化するとしましょう。この決定境界をどのようにプロットすればよいでしょうか? ここで w0 とはどういう意味ですか? w0/norm(w) は決定領域の原点からの距離ですか? もしそうなら、これをキャプチャして、matplotlib.pyplot または同等の matlab を使用して Python でプロットするにはどうすればよいですか? この件に関して少しでもお役に立てれば幸いです。

ここで、原点からの重みベクトルの変位の距離を示すために w0 パラメータを組み込みたいと思います。それは w0/norm(w) が示すものだからです

以下のコメントに記載されているようにベクトルをプロットすると、非常に短いベクトルが得られます。この決定境界を両方向に拡張するにはどうすればよいでしょうか?

図の位置 [0,0] の近くにある小さな破線は私の決定領域です。両方向に長くするにはどうすればよいですか? 各コンポーネントを乗算しようとすると、図のスケールが変更されます。これを実現するために matplotlib.pyplot.plot() 関数を使用しています。

パーセプトロンを使用してセンチメント分析を実装して、Python の精度を高めようとしています。私はそれを取り巻く数学に迷っており、感情分析に使用するために移植する方法について簡単な説明が必要です. すでに同じ論文が公開されています: http://aclweb.org/anthology/P/P11/P11-1015.pdf

ここで誰かが詳細かつ明確に説明できますか? それぞれ 5000 件のレビューのトレーニング データセットとテスト データセットがあり、単語の袋で 78% の精度を得ています。パーセプトロンは 88% の精度が得られると聞いており、それを実装したいと思っています。

MATLAB で単純なパーセプトロン トレーニング関数を作成しようとしています。エラーが見つからなかったときに重みを返したい。

ここに分類したいデータがあります。

d のポイント数を増やすと、2 つのクラス (赤、黒) 間の区分がより明確になるラベル付きデータ セットが生成されます。

私のパーセプトロン関数では、データ (d) とラベルを渡します。x 値、y 値、バイアスの 3 つの入力があります。各入力には、0 から 1 の間のランダムな重みが割り当てられています。パーセプトロン関数でデータセット d に Z という名前を付けたことに注意してください。シグモイド活性化関数を使用しましたが、while ループを 1 回実行し、その後は常に true を返します。シグモイド関数も inf または 1 のいずれかの値を与えました。以下では、しきい値活性化のみを使用していますが、継続的にループしているようです。体重を返さない。問題は以下のifステートメントにあると思います

パーセプトロン機能:

トレーニングを重ねるごとにパーセプトロンの精度が低下する可能性はありますか? この場合、同じトレーニング セットを数回使用します。

私はパーセプトロン学習を勉強していますが、少し混乱するような質問があります。私は独学なので、さまざまな論文、チュートリアル、パワーポイントなどを調べましたが、ネットワークの重みを調整するために異なるアルゴリズムを使用しているように見えることがあります。

たとえば、学習率を含むものもあれば、個々の重み/入力積を含むものもあれば、すべての重み/入力積の合計だけを含むものもあります。

それで、すべてが同じ最終的な重み行列/ベクトルにつながる複数のアルゴリズムがあると仮定するのは正しいですか?

パーセプトロンは、NAND、AND、OR 関数の出力のように、線形に分離可能なセットでのみ正しく機能することを理解しています。パーセプトロンに関するウィキペディアのエントリを読んでいて、そのコードをいじってみました。

XOR は、線形分離可能なセットではないため、単層パーセプトロンが失敗するケースです。

この Ideone 実行の出力は、 XOR に対して正しいものです。どうして？

パーセプトロン アルゴリズムを実装しようとしていますが、一貫性のない結果が得られます。重みの初期化が大きな影響を与えていることに気付きました。私が露骨に間違っていることはありますか？ありがとう！