非线性权函数感知器的一种线性快速学习算法

摘要

高阶感知器是神经元状态变量的非线性化,它是一阶感知器的非线性推广,除了神经元状态变量的非线性化推广外,还对权向量函数的非线性推广而得到的感知器,文中定义为具有非线性权向量函数的感知器,由于感知器的权重及作用函数都是非线性函数,当感知器接近最优点时,其连接权调节幅度很小,采用对非线性权函数及非线性作用函数分别进行Taylor展开,并取其一阶式近似逼近原函数,从而使其非线性权函数及非线性作用函数都转化为线性函数,简化了感知器学习过程的计算量,加快了感知器的学习过程.最后,给出了具有非线性权函数感知器的线性化学习算法.