Какой смысл в пороге в персептроне?

Question

Мне трудно понять, что на самом деле делает порог в однослойном персептроне. Данные обычно разделяются независимо от значения порога. Кажется, более низкий порог делит данные более равномерно; это то, для чего он используется?

Answer 1

На самом деле вы просто устанавливаете порог, когда не используете смещение.В противном случае пороговое значение равно 0.

Помните, что один нейрон делит ваше входное пространство на гиперплоскость.Хорошо?

Теперь представьте себе нейрон с 2 входами X=[x1, x2], 2 весами W=[w1, w2] и порогом TH.Уравнение показывает, как работает этот нейрон:

x1.w1 + x2.w2 = TH

это равно:

x1.w1 + x2.w2 - 1.TH = 0

Т.е. это ваше уравнение гиперплоскости, которое разделит входное пространство.

Обратите внимание, что этот нейрон просто работает, если вы установите вручную порог.Решение состоит в том, чтобы изменить TH на другой вес, поэтому:

x1.w1 + x2.w2 - 1.w0 = 0

Где термин 1.w0 - это ваша БИАС.Теперь вы все еще можете нарисовать плоскость в вашем входном пространстве, не устанавливая вручную порог (т. Е. Порог всегда равен 0).Но, если вы установите порог на другое значение, веса просто адаптируются к уравнению, т. Е. Веса ( ВКЛЮЧАЯ БИАС ) поглощают пороговые эффекты.

Answer 2

Кажется, теперь я понимаю, с помощью Даок.Я просто хотел добавить информацию, которую другие люди могли бы найти.

Уравнение для разделителя для однослойного персептрона:

Σw _j x _j + смещение = порог

Это означает, что если вход выше порога или

Σw _j x _j + смещение>порог, он классифицируется в одну категорию, и если

Σw _j x _j + смещение <порог, он классифицируется в другую. </p>

Смещение и порог действительно служат одной и той же цели, чтобы перевести линию (см. Роль смещения в нейронных сетях ).Находясь на противоположных сторонах уравнения, они, однако, «отрицательно пропорциональны».

Например, если бы смещение было 0 и порог 0,5, это было бы эквивалентно смещению -0,5 и порогу0.

Answer 3

Сумма произведений весов и входов рассчитывается в каждом узле, и если значение превышает некоторый порог (обычно 0), нейрон срабатывает и принимает активированное значение (обычно 1); в противном случае он принимает деактивированное значение (обычно -1). Нейроны с такой функцией активации также называются искусственными нейронами или линейными пороговыми единицами.