Neural network 如何让单层感知机学习显示七个片段？

例如，我被要求编写一个算法，使七个单层感知器根据4个0-1输入来学习显示七个分段编号 -1 -1 -1 -1 ==> 1 1 1 1 1 1 -1 % 0 -1 -1 -1 1 ==> -1 -1 -1 -1 1 1 -1 % 1 ...

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有人能帮我吗，请

因此，如果我正确地解释了这一点，你给你的网络一个数字的二进制表示，你想让它告诉你需要什么线段来显示数字七段样式

幸运的是，由于只有10个数字，您可以手工编写一个训练集，其中每个数字都与所需的片段正确匹配，然后使用标准的感知器训练算法：

该算法将改变网络的权重，直到每个输入模式与正确的输出模式相关联

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实施说明：确保所有4个输入单元都连接到所有7个输出单元，并且所有连接权重都从某个小的随机值开始。

因此，如果我正确解释了这一点，你给你的网络一个数字的二进制表示，你想让它告诉你需要什么样的线段来显示数字七段样式

幸运的是，由于只有10个数字，您可以手工编写一个训练集，其中每个数字都与所需的片段正确匹配，然后使用标准的感知器训练算法：

该算法将改变网络的权重，直到每个输入模式与正确的输出模式相关联

实施说明：确保所有4个输入单元都连接到所有7个输出单元，并且所有连接权重都以某个小的随机值开始。

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