本文主要是介绍机器学习——自适应线性神经元，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
将计算的结果与输入的正确结果进行比较，error>0时根据计算的结果动态调整wi
激活函数:数据和神经元参数相乘后求和的结果。
怎样动态调整参数wi? 采用 渐进下降的数值算法不断缩短计算结果与实际结果的距离。
和方差函数图像：
对w求偏导得到曲线在某一点的切线，若且线的斜率是正的，则w增大时，J（W）值增大。w减小时，J（W）减小。所以当切线斜率为正值时，应减小wi，使J（W)变小； 当切线斜率为负值时，应增大wi，使J（W)变小。
这篇关于机器学习——自适应线性神经元的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
