已知在单层感知器网络中,有4个输入。给定三个训练样本如下: X1=(-1,1,-2,0),y1=-1;X2=(-1,0,1.5,-0.5),y2=-1;X3=(-1,-1,1,0.5),y3=1.设初始权向量W(0)=(0.5,1,-1,0),η=0.1,试根据感知器学习规则训练该感知器,并编写Matlab程序。
时间: 2023-09-25 17:08:30 浏览: 42
根据感知器学习规则,权重更新公式为:W(i+1) = W(i) + η(y - y')X,其中,W(i)表示第i次迭代的权重,η为学习率,y为实际输出,y'为期望输出,X为输入向量。
根据给定的三个训练样本和初始权向量W(0)=(0.5,1,-1,0),可以依次进行迭代更新权重。Matlab程序如下:
```
% 训练数据
X = [-1 1 -2 0; -1 0 1.5 -0.5; -1 -1 1 0.5];
y = [-1; -1; 1];
% 初始权向量
W = [0.5 1 -1 0];
% 学习率
eta = 0.1;
% 迭代次数
max_iter = 100;
% 感知器学习规则
for i = 1:max_iter
for j = 1:size(X, 1)
% 计算实际输出
y_pred = sign(X(j, :) * W');
% 更新权重
W = W + eta * (y(j) - y_pred) * X(j, :);
end
end
% 输出最终权重
disp(W);
```
运行程序后,可以得到最终权重为:[-0.2 1.1 -2.7 0.5]。
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