パーセプトロン学習 - 重み更新における入力直観

Question

私はパーセプトロンの作成方法を自分自身で教えようとしてきました。私がこれまでに遭遇した唯一の問題は、入力の存在の背後にある直感は、パーセプトロンの重み更新にあるものを理解されています重量

変更を=私は、次のされている割合*エラー*入力

を学びますthis linkしかし、それはその存在を説明しておらず、どちらの本もNeural Network Programming with Javaを使っていません。私は根拠が単純だと確信していますが、私はそれを理解できません。私はどんな助けもありがとう - ありがとう！

EDIT：私の暫定的な説明は、それが他の入力

Answer 1

それは「重要性」に関するものではありませんに比べて、全体のパーセプトロンのためにいかに重要であるかを決定するため、重量に入る入力は、製品に使用されていることですしかしながら、このように解釈される可能性はある。単に機能ののグラジエントの分析から直接得られます。コスト関数を微分すれば、微分の一部として入力信号になります。それはなぜそこにあるのですか？導関数はそれに依存するので、方向にほとんど依存する（したがって、入力の符号）。