感知学习

Question

使用更新规则w_i=w_i + n(y-\hat{y})x可以很容易地完成对Percep撕裂的学习。

到目前为止，我所读到的所有资源都说，学习速率n可以设置为1w.l.g。

我的问题是，考虑到数据是线性可分的，是否有证据证明收敛速度总是相同的？这不也取决于初始w向量吗？

Answer 1

引用维基百科

感知器的决策边界相对于权向量的标度是不变的，即用初始权向量\mathbf{w}和学习速率α训练的感知器与初始权向量mathbf{w}/\alpha \和学习速率1训练的感知器的行为相同。因此，由于初始权值随迭代次数的增加而变得无关，所以在感知器的情况下，学习速率并不重要，通常只是设置为1。