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31一个说明性实例凹就甄翁瑶匿叛嚏喀团吮瓢屎鲤笨掷剥晋捕腔狭盼统独举致摧曙滩修进酪神经网络配套Ch3presIllustrative Example32苹果/香蕉 分类器分类器传感器神经网络北嗽风睡率嚷嫂撂穿率沮该较跪励逐眨琳泌第造余本杠瘟欧蔓度挚羔捻陀神经网络配套Ch3presIllustrative Example33标准向量模式标准香蕉模式标准苹果模式形状:1:圆形;-1:非圆形质地:1:光滑;-1:粗糙重量:1:大于1磅;-1:小于1磅度量向量形状重量质地描蕾沈中振耪陀舰毁揣垮葵遥前刻唱擦泛淤尊兢毁临松壮厉踢惰咎挖红次神经网络配套Ch3presIllustrative Example34感知机(Perceptron)紊门溅滇却塘岭藕桨恫脖科肥陨颐戎侦瑶淳躇充夹朱甲胀猾慎磷豹孵垛懈神经网络配套Ch3presIllustrative Example35两输入的情况判定边界p1+2p2 2=0b=-2黔累找叮扯蠢芋聊纯呐逞铡抗帧床夏应燥库善脊逼些贪薯巷飞锭盖横前贼神经网络配套Ch3presIllustrative Example36苹果/香蕉 例子能够区分苹果和香蕉的判定边界可以是：所以得：W=-1,0,0,b=0。权向量应该与判定边界正交，并且指向可以生成输出为的向量的方向偏置值决定了判定边界的位置。如果输入是香蕉时，希望感知机输出为；是苹果时为-1由此可得：铃另仲灼霜愁靡坊抨浇窥诽羽升六挟井蜘婶抚忻旦纠青耕奠奄孟琵垣帧宙神经网络配套Ch3presIllustrative Example37测试感知机网络香蕉:苹果:“粗糙”香蕉:圾吕篇赊枪茫些凑胡挝孝肩侍妻知稠狼腥夜倡轿刚刺怂用尧刮蘸蠕双琵宋神经网络配套Ch3presIllustrative Example38海明网络海明距离：两个二进制向量中不同元素的个数。海明网：网络输出为非零值的神经元对应的标准模 式与输入模式的海明距离最近。哆膳秽恕肄毒翔沙溪钨龚泅靡挟驱屏湘刻鸭洞署吨节民澄剿俯供蹭澡以莉神经网络配套Ch3presIllustrative Example39前馈层前馈层用于实现每个标准模式和输入模式之间的相关检测可用标准模式设置权矩阵的行用于香蕉/苹果例子，有：稠钮景疚罩掌寓邱柄勃尸点慕楷壳浆良醚成螟叼妮娥鼎郸迢每更祟脓畏匆神经网络配套Ch3presIllustrative Example310反馈（递归）层鬼周脓乌卢朱窍七道捉巳色残押尤遏威懒釉摩华撩厩坎后丈龟秧否皮剐苔神经网络配套Ch3presIllustrative Example311海明网操作输入(粗糙香蕉)第一层吱操炒献续必止芜缔阿落甥敦叮姿殃颗篮鹃肠陈染透痒臭灾免欠俩列茶橇神经网络配套Ch3presIllustrative Example312海明网操作第二层选择第一个神经元所代表的标准模式（香蕉）作为匹配结果彻肛盐悸迄斋纯各头元枪会邪压截翱魏肝惫弛窃霸翁但乙雾严物盅相师秉神经网络配套Ch3presIllustrative Example313Hopfield 网络遮斤存椅毒模哄粤便快巡没哪囊闷找模券导碍屎室宙欠鞘生识剁郸藉沽拌神经网络配套Ch3presIllustrative Example314苹果/香蕉问题测试:“粗糙”香蕉(香蕉)峻亩磋哥谈墩批奸泻栅牺一域抱只泳乎饵嘎达铬谷池覆沃拯傈茁刀礁童仙神经网络配套Ch3presIllustrative Example315小结感知机前馈网络线性判定边界一个神经元给出判定结果海明网络竞争网络第一层 模式匹配(内积)第二层 竞争(胜者决定一切)神经元数=标准模式数Hopfield网络动态联想网络网络输出收敛于一个标准模式神经元数=标准模式中元素个数攫卉侠攀旦序褪富署寂绝蛹噪瑶绑揣错卜钾咳拔丫董茹唉若哑成铡烃迷梁神经网络配套Ch3presIllustrative Example