【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习，具体涉及一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法。
技术介绍
1、当前，人工神经网络已成为广受欢迎的机器学习模型，在图像识别和自然语言处理等众多领域中被广泛应用于分类、模式识别和预测任务。人工神经网络由人工神经元组成，这些神经元通过激活函数来模拟人类大脑细胞。这些相互连接的神经元形成了能够解决复杂问题的复杂架构。神经网络通常需要在数亿个参数上进行训练，这需要大量的计算资源和大型数据集。
2、虽然单层感知机神经网络参数可以通过逆矩阵的方式求得，但目前的逆矩阵解法并不保证逆矩阵可以求出，并且逆矩阵的计算量通常较大。目前神经网络的训练方式主要是使用反向传播算法，基于梯度下降，计算损失函数的梯度来更新网络中的权重。这一过程弥补了逆矩阵计算中无法保证计算结果可得的缺点，但梯度下降需要迭代更新神经网络中的权重，因此具有耗时长、容易过拟合等问题。
3、本方法面向的技术问题，是如何高效的求解单层感知机和两层感知机神经网络参数。单层感知机因其结构简单，被广泛的应用于检测、分类和判断等神经网络应用场景...
【技术保护点】
1.一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法，其特征在于，包括针对处理输入为和输出为的单层感知机神经网络Y＝g(XW+b)，其中m为样本数量，m为样本个数，nx为输入特征的维度，ny为输出标签的维度，计算感知机参数W，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法，其特征在于，步骤一中使用数据集m中的ny条记录构造线性规划约束条件值：
3.根据权利要求1所述的一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法，其特征在于，使用数据集m中的1条记录构造线性规划约束条件参数
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【技术特征摘要】
1.一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法，其特征在于，包括针对处理输入为和输出为的单层感知机神经网络y＝g(xw+b)，其中m为样本数量，m为样本个数，nx为输入特征的维度，ny为输出标签的维度，计算感知机参数w，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用线性规划计算单层感知机神经网络参数的方法，其特征在于，步骤一中使用数据集m中的ny条记录构造线性规划约束条件值：
3.根据权利要求1所述的一种使用线性规划计算单层感知机神...
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