Machine learning 机器学习-感知器

假设两个感知器在相同线性可分离分布的无限样本上运行。它们会收敛到同一个决策函数吗？它们会收敛到同一个权向量w吗？我是ML的初学者，所以如果有人能提供详细的解释就太好了

如果学习率足够小，它们将收敛到相同的决策边界。但是，根据两个感知器的初始权重（假设它们分别随机），两个感知器的最终权重可能不同。请注意，与输入关联的权重是分离平面的系数，这些系数不是唯一的（例如，如果将与平面关联的系数加倍，则平面的位置不变）。因此，完全有可能（也有可能）两个感知机的极限权重不相等。

简短回答：不。即使数据相同，但顺序不同，它们也可能以不同的权重向量结束。考虑两个类，其中确实存在两个同等最佳的解决方案。因此，根据数据的不同，您可能会找到一个或另一个。谢谢@ASantosRibeiro！我没有考虑数据的顺序。太棒了@陨石我最初的答案不太正确，所以我对它进行了修改（希望）让它更清楚。