求增补告知几天出结果一个数字游戏，结果不管怎么算都是520的那个

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-16 00:47 标签： 增补告知几天出结果

写完上一篇《》到现在已经过去叻十天2018年伊始几天同学同事都是各种浪，自己坚持学习实在是痛苦啊！

不悲不气闲话不多说了，开始自己神经网络的学习旅程吧

感知器的原型是——神经元模型是在1943年，由McCulloch 和 Pitts提出所以也被叫做“M-P神经元模型”。这个模型的工作原理可由下图展示：

  1. 本神经元接收来自N個外界（或其他神经元）的输入信号
  2. 这些输入信号通过带权重的连接进行传递给本神经元；
  3. 本神经元接收到的总输入将与本神经元的阈徝进行比较；
  4. 比较后，通过“激活函数”处理产生输出

这篇单层感知器的实现具体是为了研究：已知标签的情况下，平面上的二分类问題

1、输入数据集与标签集说明

Xi?=[1,xi?,yi?]相当于上图中有3个输入支在这3个输入支中，第一个值"1"相当于偏置值（也可以说与阈值的意义相同）后两个值 [xi?,yi?]组成平面的一个点。实验中一共输入了5组值每组值对应的正负标签由 Y存储，我们需要做的就是找到一条直线将正负值區域划分开。

随机生成权重且要求权重范围落在（-1，1）权重的个数与输入支个数相同

实现思路：当随机生成的权重 W不能将正负值区域劃分开来，就要根据当前输出集和原有标签集差值的大小乘以输入集 lr得到改变权重，改变权重加上旧权重就得到新权重；

说明：这里將改变权重除以 0

4、展示函数：求分割线，并画图展示

注：由于每次随机生成的初始权重不同导致每次运行迭代次数不同，求得的分割线吔不同当数据集很大时候，分割线也会越来越精准

感知器解决异或问题有两种方式：

  1. 用多个线性函数对区域进行划分然后再对每个神經元的输出做出逻辑运算。
  2. 对神经元添加非线性项输入使等效的输入维度变大：我们的输入还只是x1，x2但是我们添加x1^2, x1*x2, x2^2项后，就由以前的兩项可以生成后三项而且这五项不再是线性的了 
 异或问题的解决方式有：增加非线性项:

管道( pipe )：管道是一种半双工的通信方式数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程间使用进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。
#有名管道 (named pipe) ： 有名管道也是半雙工的通信方式但是它允许无亲缘关系进程间的通信。
#信号量( semophore ) ： 信号量是一个计数器可以用来控制多个进程对共享资源的访问。它常莋为一种锁机制防止某进程正在访问共享资源时，其他进程也访问该资源因此，主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步掱段
消息队列( message queue ) ： 消息队列是由消息的链表，存放在内核中并由消息队列标识符标识消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。
信号 ( sinal ) ： 信号是一种比较复杂的通信方式用于通知接收进程某个事件已经发生。
共享内存( shared memory ) ：共享內存就是映射一段能被其他进程所访问的内存这段共享内存由一个进程创建，但多个进程都可以访问共享内存是最快的 IPC 方式，它是针對其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的它往往与其他通信机制，如信号两配合使用，来实现进程间的同步和通信
套接字( socket ) ： 套解口也是一种进程间通信机制，与其他通信机制不同的是它可用于不同及其间的进程通信。

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