偏置

机器学习入门系列四（关键词：BP神经网络）

为了方便说明，我们做出如下如下神经网路用于解决分类问题，其中输入层有3个单元(含1个偏置项)，第1个隐藏层有3个单元(含1个偏置项)，第2个隐藏层有3个单元(含1个偏置项)，输出层有2个单元。
walegahaha·2016-01-12 15:00

[置顶] 概率、随机数、随机数生成函数（面试题）

解决这类题有两大窍门：0-1区间上的均匀分布，和if相结合实现对某一概率的要求；多次采样，并不限制为1次；适当地取舍；首先来看一道笔试题：实现某一随机数生成函数f()，返回0的概率是60%，返回1的概率是40%（有偏置型硬币
lanchunhui·2016-01-09 21:00

BP算法

变量：网络的权值W（偏置b默认在W内。）以及输入X。常量：就是target你可能会说呃呃呃，不是输入都是有值吗，不都是数吗，怎么会是变量啊。。一般来说网络的反向传播就是两种类型。
Hungryof·2016-01-01 12:37

BP算法——别跟我说看完这个你还不懂

显然Z(l)i=∑s(l−1)j=0Wlijxj,其中sl−1代表l−1层的结点个数（不计算偏置单元)。可以这样说，第0个单元是偏置，1~s(n−1)是权重项。a(l)i：表示第l层的第i个结
Hungryof·2016-01-01 12:00

运算放大器选型及其要求

1.共模输入电阻(RINCM)该参数表示运算放大器工作在线性区时，输入共模电压范围与该范围内偏置电流的变化量之比。
hejia729371286·2015-12-29 20:00

神经网络那些事儿（二）

在上一篇中，我们看到了神经网络是怎样使用梯度下降算法来学习它们的权值和偏置。然而，我们还有一些没有解释：我们没有讨论怎样计算损失函数的梯度。本篇中将解释著名的BP算法，它是一个快速计算梯度的算法。 
刺猬的温驯·2015-12-06 16:00

Python基础——使用json进行神经网络结构信息的格式化dump&load

我们以dump和load一个神经网络的结构信息为例，分析如何使用json进行数据的格式化dump和load，保存一个神经网络自然需要保存：1.拓扑结构，2.各个层、各个神经元之间的权值及偏置信息，3.代价函数
lanchunhui·2015-11-30 14:00

三极管的集电结反向偏置电压

转自百度空间：http://hi.baidu.com/liujun585/blog/item/08fa5160751b2547eaf8f86f.html 三极管的集电结反向偏置电压 我先说一下三极管各极名称起名原因
·2015-11-13 22:38

去耦电容和旁路电容的区别

电子管或者晶体管是需要偏置的，就是决定工作点的直流供电条件。
·2015-11-13 02:11

极限学习机简介

这种算法是针对 SLFNs （即含单个隐藏层的前馈型神经网络）的监督型学习算法，其主要思想是：输入层与隐藏层之间的权值参数，以及隐藏层上的偏置向量参数是
·2015-11-13 00:20

运算放大电路

 特点    高电压放大倍数，高输入电阻，低输出电阻，良好的温度稳定性 集成运放的符号   两路电源供电 +VCC 和-VCC 内部结构 偏置电路是给三级中的各个级提供静态工作点
·2015-11-12 18:47

极好的运算放大器基础-彻底剖析运放疑难杂症

(1)为芯片内部的晶体管提供一个合适的静态偏置。
Dallin0408·2015-11-12 17:07

感知机

是偏置，一个不依赖于任何输入值的常数。偏置可以
·2015-11-11 17:45

电容滤波

当uC>u2，导致D1和D3管反向偏置而截止，电容通过负载电阻RL放电，uC按指数规律缓慢
·2015-11-11 07:31

电赛初探（一）——正弦波、方波、锯齿波转换

一、题目要求： 1、使用555做出脉冲方波 2、使用TL084运放做出方波和锯齿波 3、使用TLM314稳压做直流偏置 4、方波要求峰峰值为1V，正弦波要求峰值为0~2V，锯齿波要求峰峰值为1V
·2015-11-11 07:06

电阻式触摸屏

很多LCD模块都采用了电阻式触摸屏，这种屏幕可以用四线、五线、七线或八线来产生屏幕偏置电压，同时读回触摸点的电压。 　　
·2015-11-07 11:11

运算放大器

v1=v2=0   对于有限开环增益 输入和输出阻抗 三 同向 四 差分 五仪表运放 六积分 七 微分 八 直流偏置
·2015-11-05 09:50

【计算机的物理实现】PN结的电容效应

前面已经说了，当正向偏置时，空间电荷区会随着电压升高而减小。反向偏置时空间电荷区会随着电压升高而增大。这种由空间电荷区的变化而改变的电容称为势垒电容。 另外
·2015-11-03 22:11

【计算机的物理实现】PN结的伏安特性

横轴的正半轴表示正向偏置，负半轴表示反向偏置。红线代表硅，蓝线代表锗。 首先解释下正向偏置为什么是这样的曲线。 因为扩散运动会使pn结产生一个内电场，而外加的电压需要克服这个内电场才能导通电流。
·2015-11-03 22:10

【计算机的物理实现】PN结的单向导电性

PN结连到电路中要分两种情况讨论，一种是P型半导体接正极，这种接法称为正向偏置。另一种是N型半导体接正极，这种接法称为反向偏置。 我们先看正向偏置。如图：
·2015-11-03 22:09

三极管的三种工作状态究竟该怎么理解?

一、从基极偏置电压角度分析1、截止状态：即三极管B极偏置电压不足，三极管C、E极没电流（或只有微弱漏电电流）通过。
Dallin0408·2015-11-02 22:13

变层厚复合材料壳的定义

对于叠层状符合材料壳，可以采用shell181，shell91或shell99来模拟，通常推荐使用she ll181，因为这个单元提供了最强的材料模型、非线性以及求解技术支持能力，而且可以方 便地进行截面偏置或定义厚度函数
·2015-11-02 16:27

【计算机的物理实现】二极管的特性、主要参数、命名规则

大家可以发现，当正向偏置时电压大
·2015-11-02 15:16

Rosenblatt感知器

一、定义 Rosenblatt感知器建立在一个线性神经元之上，神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合，同时结合外部作用的偏置，对若干个突触的输入项求和后进行调节。
·2015-11-01 11:50

感知机(perceptron)概念与实现

简答的说由输入空间（特征空间）到输出空间的如下函数：$$f(x)=sign(w\cdot x+b)$$称为感知机，其中，$w$和$b$表示的是感知机模型参数,$w \in R^n$叫做权值，$b \in R$叫做偏置
·2015-10-31 15:59

电子电路基础复习 —— 二极管

二极管 1.基本特性 　　1）二极管正向导通特性，正向偏置电压达到一定值，二极管导通。
·2015-10-31 11:27

交流中的输出过度

更多的沈胜衣的文章，请访问此处 前面的几次报表系统交流，不管是不是我做的，效果都不是很好，当时只看到了表象，觉得是别人的原因，现在想起来，应该是自己的偏置所导致这种情况，我无意以什么手段或者方式来说服人
·2015-10-31 09:04

使用Logistic回归对MNIST手写字符进行分类识别

它的参数包含一个权值矩阵W和一个偏置向量b。分类器将输入向量映射到一系列超平面上，每个超平
ws_20100·2015-10-29 16:00

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-神经网络[12]

u010255642   我们使用最原始的纯随机生成方法产生多层感知器网络 的权值矩阵，这个权值矩阵要保证输入项在网络中均匀分布，要保证权值矩阵本身的均匀分布 我们修改前面的程序，不使用偏置
·2015-10-27 15:52

《GK101任意波发生器》升级固件发布（版本：1.0.2.build124）

=========== 二、固件版本说明： 1、在系统标签中添加显示设置 　　可以设置系统的亮度和主题 2、在系统标签中添加同步功能 　　可以控制同步输入、同步输出、同步相位 3、修复直流偏置中的问题
·2015-10-27 11:38

《GK101任意波发生器》升级固件发布（版本：1.0.2build198）

======== 二、固件版本说明： 1、修复功能：存储调用中参数保存后有可能死机 2、删除功能：删除标准函数中关于任意波的操作 3、增加功能：任意波波形数据添加参数设定（频率设定、幅值设定、偏置设定
·2015-10-27 11:38

neural network and deep learning(笔记二)

同时输入层和输出层不存在偏置。由下边公式可知，权值角标的安排是为了更直观的看到上一层的作为下一层的输入。L-1为0时激活值就是输入。我们再来看目标函数：与第一章一样，仍然运用的是MSE。
dp_BUPT·2015-10-25 15:00

线性回归

线性回归模型线性回归的模型通常定义如下：hw(x)=w⋅x+b这里，x∈RN，hw(x)∈R,w,b分别是权值和偏置。
u010414589·2015-10-21 12:00

学习笔记——感知机

感知机模型感知机：由输入空间到输出空间的如下函数：\[f(x)=sign(w\cdotx+b)\]其中，\(w,x,b\)都是向量，\(w\)是权值，\(x\)是输入，\(b\)叫做偏置。感知机模
rubbninja·2015-10-20 22:00

卷积神经网络(CNN)

1.CNN介绍CNN是应用在图像识别领域较多的一种机器学习算法，它与普通的神经网络有点类似，通过输入层然后乘以权重加上偏置，并且通过一个非线性的激活函数，即可得到输出值。
张泽旺·2015-10-20 10:00

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-07-初始化权值

     原地址：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49226495可以查看更多文章模型训练的时候会首先对权值矩阵和偏置进行初始化。
niuwei22007·2015-10-18 11:00

多层感知器学习

通常单层隐藏层就可以作为一个感知器了，其结构如下图所示：这里输入层首先通过权重矩阵和偏置得到总输出值并且通过tanh函数作一个非线性变换就可以得到hiddenlayer，然后从hiddenlayer到outputlayer
张泽旺·2015-10-16 22:00

使用逻辑回归进行mnist手写字识别

而该网络结构的主要参数只有两个，分别是权重和偏置，本文定义损耗函数为负对数，然后通过随机梯度下降算法（SGD）来对参数进行更新，并定义误差函数来衡量训练的阶段。
张泽旺·2015-10-15 16:00

RBM(受限玻尔兹曼机)介绍以及实现

RBM由可见层和隐藏层构成，可见层与隐藏层之间通过权重矩阵连接，可见层与隐藏层分别有各自的偏置。而可见层之间、隐藏层之间均没有连接，故称为RBM。
张泽旺·2015-10-14 13:00

Theano入门——神经网络

2.参数设置（1）模型分层（2）神经网络每层权重维度（3）块大小（4）学习率和动量学习率（5）训练次数3.代码实现（1）权重初始化w_h1，b_h1为神经网络第1层（输入层）的权重和偏置，输入层的输入节点有
shadow_guo·2015-10-12 20:00

Python学习（十）——逻辑回归（Logistic Regression）

1.简介本例子是通过对一组逻辑回归映射进行输出，使得网络的权重和偏置达到最理想状态，最后再进行预测。其中，使用GD算法对参数进行更新，损耗函数采取交叉商来表示，一共训练10000次。
张泽旺·2015-10-12 09:00

运放的参数和选择

偏置电压和输入偏置电流   在精密电路设计中，偏置电压是一个关键因素。对于那些经常被忽视的参数，诸如随温度而变化的偏置电压漂移和电压噪声等，也必须测定。
fxmfxm9304·2015-10-09 16:00

利用Theano理解深度学习——Logistic Regression

一、LogisticRegression1、LR模型Logistic回归是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型，在其模型中主要有两个参数，即：权重矩阵W和偏置向量b。
zhiyong_will·2015-10-08 18:58

利用Theano理解深度学习——Logistic Regression

一、LogisticRegression1、LR模型Logistic回归是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型，在其模型中主要有两个参数，即：权重矩阵W和偏置向量b。
google19890102·2015-10-08 18:00

感知机模型

输入空间到输出空间由如下函数表示：f(x)=sign(w*x+b)w和b称为感知机模型参数，w叫做权值向量，b叫做偏置。感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。
cool_bomb·2015-09-21 10:06

感知机模型

输入空间到输出空间由如下函数表示：f(x)=sign(w*x+b)w和b称为感知机模型参数，w叫做权值向量，b叫做偏置。感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。
f81892461·2015-09-21 10:00

C#串口控制舵机   arduino源码 及C#源码及界面

1.舵机原理简介    控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。
15197982349·2015-09-19 13:22

C#串口控制舵机、arduino源码 及C#源码及界面

1.舵机原理简介控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。
世界都一样·2015-09-19 13:22

感知器算法

参考书籍：《统计学习方法.李航》感知器模型f(x)=sign(w*x+b)其中x为实例的特征向量（输入），y表示实例的类别（输出），w叫作权值，b叫作偏置，sign为符号函数。
qq_20581563·2015-09-14 21:00

[原创]opencv图像亮度/对比度调整实验

Author:chadMail:[email protected]亮度和对比度调整实验两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行乘法和加法运算：g(x)=A*f(x)+B两个参数A和B一般称作增益和偏置参数
linczone·2015-09-13 13:00
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