Dans une perception simple, quelqu'un peut-il m'expliquer le concept du Seuil et comment l'initialiser, c'est-à-dire d'abord quelle est la valeur de l'entrée Seuil et du poids?Réseau neuronal Intelligence artificielle
Puisque, par définition, le perceptron est un classificateur binaire même dans son incarnation la plus simple que vous pouvez penser comme ayant un biais/seuil de 0:
y = f(w n* x n> 0 ? 1 : 0)
Mais depuis 0 est valeur assez arbitraire la polarisation/seuil est explicitement introduite dans le modèle en tant que variable:
y = f(w n* x n> b'? 1 : 0) ou y = f(w n* x n+ b > 0 ? 1 : 0)
Le problème est que maintenant le modèle autre des variables (b [qui est un scalaire] en dehors de la w n [qui est un vecteur] d'origine) qui doit être pris en compte lors de la formation.
Il y a plusieurs façons de le faire, la façon naïve étant de choisir quelques-unes des valeurs possibles de b et pour chaque train le modèle sur w n et de garder la (b, w n) paire qui a produit le meilleur résultat.
Une manière plus élégante consiste à considérer la variable de biais/seuil b comme étant un poids attaché à une entrée qui est toujours 1, ce qui ramène le modèle à la forme originale avec seulement 1 variable w sauf que maintenant le vecteurs x et w ont n + 1 éléments:
y = f(w n + 1* x n + 1> 0 ? 1 : 0)
Pouvez-vous ajouter un peu de contexte à cette question? –