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人工智能大作业(9)

来源:网络收集 时间:2020-12-24 下载这篇文档 手机版
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实际输出与期望输出不同,需要调节权值,其调整如下:

θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1

w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6

w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4

再取下一组输入:x1(1)=1和x2(1)=1,其期望输出为d(1)=1,实际输出为:

y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1))

=f(0.6*1+0.4*1+0.1)

=f(1.1)=1

实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。

再取下一组输入:x1(1)=0和x2(1)=0,其期望输出为d(0)=0,实际输出为:

y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1))

=f(0.6*0+0.4*0 + 0.1)=f(0.1)=1

实际输出与期望输出不同,需要调节权值,其调整如下:

θ(2)=θ(1)+η(d(1)- y(1))*(-1)= -0.1+0.4*(0-1)*(-1)= 0.3

w1(2)=w1(1)+η(d(1)- y(1))x1(1)=0.6+0.4*(0-1)*0=0.6

w2(2)=w2(1)+η(d(1)- y(1))x2(1)=0.4+0.4*(0-1)*0=0.4

再取下一组输入:x1(2)=0和x2(2)=1,其期望输出为d(2)=1,实际输出为:

y(2)=f(w1(2) x1(2)+ w2(2) x2(2)-θ(2))

=f(0.6*0+0.4*1 - 0.3)=f(0.1)=1

实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。

再取下一组输入:x1(2)=1和x2(2)=0,其期望输出为d(2)=1,实际输出为:

y(2)=f(w1(2) x1(2)+ w2(2) x2(2)-θ(2))

=f(0.6*1+0.4*0 - 0.3)=f(0.3)=1

实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。

再取下一组输入:x1(2)=1和x2(2)=1,其期望输出为d(2)=1,实际输出为:

y(2)=f(w1(2) x1(2)+ w2(2) x2(2)-θ(2))

=f(0.6*1+0.4*1 - 0.3)=f(0.7)=1

实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。

至此,学习过程结束。最后的得到的阈值和连接权值分别为:

θ(2)= 0.3

w1(2)=0.6

w2(2)= 0.4

不仿验证如下:

对输入:“0 0”有y=f(0.6*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0

对输入:“0 1”有y=f(0.6*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1

对输入:“1 0”有y=f(0.6*1+0.4*0-0.3)=f(0.3)=1

对输入:“1 1”有y=f(0.6*1+0.4*1-0.3)=f(0.7)=1

第八章

8.2 对下列每个语句给出文法分析树:

(1) John wanted to go the movie with Sally.

(2) John wanted to go to the movie with Robert Redford.

(3) I heard the story listening to the radio.

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