統計:: LTU 統計:: LTUは線形しきい値単位の実装です。
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統計:: LTU 説明

統計:: LTUは線形しきい値単位の実装です。 統計:: LTUは線形しきい値単位の実装です。 My $ ACR_LTU =新規統計:: :: ACR（3,1）; ＃3属性、スケール$ LTU->列車（、$ LTU_PLUS）。 $ LTU->電車（、$ LTU_Minus）; ...印刷 "LTUはこのように見えます：n"; $ LTU->印刷;印刷 "はクラスです。 if（$ LTU->テスト（）> $ LTU_THRESHOLD）{印刷 "} else {印刷" minus "}; $ LTU-> Save（ "Acr.Saved"）または "Save Failed！"; $ LTU2 =復元統計:: LTU（ "Acr.Saved"）。読みやすさの輸出、LTU.PMは3つのスカラー定数を輸出します。$ LTU_PLUS（+1）、$ LTU_Minus（-1）と$ LTU_THRESHOLD（0）.Statistics :: LTUは、線形しきい値単位を作成、破壊、トレーニング、およびテストするための方法を定義します。線形しきい値ユニットは、パーセプトロンとも呼ばれる1層のニューラルネットワークである。 LTUはexamplessから分類を学ぶために使用されます。LTUは、それに与えられたデータに基づいて2つのクラスを区別することを学びます。いくつかの例を訓練した後、LTUを使用して新しい（目に見えない）例を分類することができます。技術的には、LTUは、例の間に超平面をフィットすることによって2つのクラスを区別することを学びます。例がNの機能を持っている場合、超平面はN次元を持ちます。一般に、LTUのウェイトは分離超プレーンの定義に収束します.ThePMファイルは、uninStantantiable Baseクラス、LTU、およびLTUの上にある他の4つのインスタンスクラスを定義します。 4つの個々のクラスは、使用されるトレーニングルールで異なります.ACR - 絶対補正ルールTACR - 熱絶対補正規則（熱アニーリング）LMS - 最小二乗ルールRLS - 再帰的最小二乗法の統治はやや異なって振る舞います。これらの作業がこの文書の範囲を超えている方法の詳細な詳細。ディスカッションのための追加のドキュメントファイル（LTU.DOC）を参照してください。 ・Perl

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