我经历的第1章的neuralnetworksanddeeplearning,不明白的第二运动(S型神经元模拟感知,第二部分)
显示在极限为c→∞时,这个S形神经元网络的行为与感知器网络完全相同.当其中一个感知器的w⋅x+ b = 0时,这怎么会失败？
我能够证明c→∞的行为与感知器网络的行为相同.但是我不确定我是否正确w⋅x+ b = 0会失败的原因.
用z = 0代替sigmoid函数(1 /(1 + e ^ -z),得到1 /(1 + e ^ -0),它分解为1 /(1 + 1)= 1/2
如果1/2的定义会在神经元中触发1,那么我不明白为什么w⋅x+ b = 0会失败.
tho*_*as 10
您或多或少已经回答了您的问题.感知器的传递函数是阶跃函数H(z),其对于z <0为零,否则为1.大c的S形函数S(c*z)等于阶跃函数,除了z = 0,其中H(z)= 1且S(c*z)= 0.5.