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感知机详解

每一步根据感知器训练法则(perceptron training rule)来修改权值,也就是根据下面的法则修改与输入xi对应的权wi: ? 其中, ?...因此,人们设计了另一个训练法则来克服这个不足,称为delta法则(delta rule)。如果训练样本不是线性可分的,那么delta法则会收敛到目标概念的最佳近似。...最好把delta训练法则理解为训练一个无阈值的感知器,也就是一个线性单元(linear unit),它的输出o如下: ? 于是,一个线性单元对应于感知器的第一阶段,不带有阈值。...既然梯度确定了E最陡峭上升的方向,那么梯度下降的训练法则是: ? 其中, ? 这里η是一个正的常数叫做学习速率,它决定梯度下降搜索中的步长。其中的负号是因为我们想要让权向量向E下降的方向移动。...这个训练法则也可以写成它的分量形式: ? 其中, ? 需要一个高效的方法在每一步计算这个梯度,幸运的是,计算过程并不困难。可以从上面公式中计算E的微分,从而得到组成这个梯度向量的分量 ? 。

1.3K80

JS

10330

JS代码混淆 | js 逆向系列

/UglifyJS/ https://github.com/LiPinghai/UglifyJSDocCN/blob/master/README.md 使用方法 npm install uglify-js...-g uglifyjs example.js -c -m --mangle-props -c 代码压缩 -m 代码混淆 --mangle-props 混淆属性名 -b 美化显示 // 原代码 const...JShaman https://www.jshaman.com/ JShaman 是国内公司开发的js代码加密商业产品 免费版可以直接使用 // 原代码 const person = { age...我们输出一下 这里我们就可以对比 eval packer 了,它只是简单的字符串替换,即使将原代码中的部分提取出来,通过数组、字典等各种形式存储、拼接、替换等,最终进行还原,这里面没有利用到复杂的语法以及js...console.log(c) 这次我们设计三个返回值,分别是函数定义、数值、字符串 看到这,我都蒙了,经过查询资料,我找到了两个维度的复杂的原因 JavaScript 中函数只能有一个返回值,你就说这玩意如果没学过 js

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