Как они тренировали персептрон?

Question

Я пробую свои силы на персептроне.Вот статья, которой я пытаюсь следовать https://www.bogotobogo.com/python/scikit-learn/Perceptron_Model_with_Iris_DataSet.php

Я пробовал запустить код в блокноте jupyter.

>>> # import Perceptron from perceptron.py
>>> from perceptron import Perceptron
>>> pn = Perceptron(0.1, 10)
>>> pn.fit(X, y)
>>> plt.plot(range(1, len(pn.errors) + 1), pn.errors, marker='o')
>>> plt.xlabel('Epochs')
>>> plt.ylabel('Number of misclassifications')
>>> plt.show()

Как они обучают эту модель?

Answer 1

К сожалению, это не тот вопрос, на который можно дать краткий ответ, но есть хорошие подробные описания, объясняющие это.

Короче говоря, модель учится путем корректировки весов.В персептроне есть вес для каждого компонента входного вектора.Поэтому, если ваш входной вектор состоит из 10 значений, у вас будет 10 весов.Вес влияет на то, как (отрицательный или положительный) и насколько сильно компонент влияет на окончательное решение Перцептрона.Веса вместе с входным вектором являются входными данными для функции ошибки.Затем алгоритм обучения ищет значения для весов, поэтому функция ошибок достигает минимума для данных обучения.Таким образом, процесс обучения представляет собой математическую оптимизацию функции.

Может быть, это поможет: введите описание ссылки здесь