单层感知器应用实例第52页

模式识别导论（实验三）基于感知器算法的数字识别

实验要求：1、数据集：a)训练数据集：“实验图像“—”训练集“目录下，包含”0“，”1“，…,”9“共10个子目录，每一个子目录下包含对应的数字图像。对于每一个数字，有20张64×64的训练图像。b)测试数据集：“实验图像“—”测试集“目录下，包含”0“，”1“，…,”9“共10个子目录，每一个子目录下包含对应的数字图像。对于每一个数字，有5张64×64的测试图像。2、基本要求：两个数字（6’，‘

斑马还没睡着·2022-12-16 13:15

【深度学习一】activation function以及loss function理解

一首先线性回归模型：可以看成是单层神经网络二引入非线性元素，使神经网络可以完成非线性映射，就引入了sigmoid，ReLU，softmax等激活函数Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案

cv_我emo了·2022-12-16 13:13

scikit-learn机器学习笔记——KMeans聚类

scikit-learn机器学习笔记——KMeans聚类KMeans步骤KMeansAPIKMeans性能评估指标Kmeans性能评估指标APIKMeans应用实例KMeans步骤1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心

学习爱好者fz·2022-12-16 11:44

高级网络应用复习——三层和生成树实验加命令

座右铭：低头赶路，敬事如仪个人主页：网络豆的主页目录前言一.实验1.实验要求2.实验命令三层配置和三层交换机连接的两个二层交换机的配置和电脑连接的两个交换机的配置和单层交换链接的了路由器的配置电脑配置前言本章将会讲解高级网络应用

网络豆·2022-12-16 09:26

Linux实操篇-进程管理(重点)

文章目录1进程的基本介绍2显示系统执行的进程2.1基本介绍2.2ps详解2.3应用实例3终止线程kill和killall3.1介绍3.2基本语法3.3常用选项3.4最佳实践4查看进程树pstree4.1

要学就学灰太狼·2022-12-16 07:42

Linux操作系统（实操篇 Linux进程管理+案例）09

Linux进程管理前言一、进程的基本介绍二、显示系统执行的进程1.说明：2.图示：三、ps指令详解1.指令说明2.应用实例四、终止进程kill和killall1.介绍:2.基本语法：3.最佳实践：五、查看进程树

芝士汉堡 ིྀིྀ·2022-12-16 07:11

Linux实操篇 - 14.进程管理

Linux实操篇-14.进程管理[重点]基本介绍显示系统执行的进程基本介绍ps详解应用实例终止进程kill和killall介绍基本语法常用选项最佳实践查看进程数pstree基本语法常用选项应用实例服务(

weixin_42469070·2022-12-16 07:41

Linux实操篇进程管理

进程管理1.显示系统执行的进程（1）说明（2）ps指令详解（3）应用实例2.终止进程kill和killall（1）基本语法（2）实例说明3.查看进程树pstree（1）基本语法（2）应用实例4.服务(Service

～四时春～·2022-12-16 07:10

Python性别识别

采用最简单的单层神经网络，logisticregression模型，模型输入一个人身高和体重，判断性别男女。

糖炒柠檬·2022-12-16 07:03

Java之JDBC之Druid及Apache—DBUtils

文章目录1、JDBC之Druid(德鲁伊)1.1、应用实例1.2、将JDBCUtils工具类改成Druid(德鲁伊)实现2、Apache—DBUtils2.1、先分析一个问题2.2、基本介绍2.3、应用实例

一切随心走_水瓶·2022-12-16 06:56

第四门课：卷积神经网络（第一周）——卷积神经网络

卷积神经网络1.计算机视觉2.边缘检测示例3.更多边缘检测4.Padding5.卷积步长6.三维卷积7.单层卷积网络8.简单卷积网络示例9.池化层10.卷积神经网络示例11.为什么使用卷积？

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:44

DataFrame数据分析与应用实例

df.sum()对每一列求和df.sum(1)对每一行求和df-1对每一个元素进行减一操作df*2对每一个元素乘2df/2对每一个元素除以2df.index()重新建立索引,需要在()内把所有索引都列出来丢弃指定值1）丢弃不需要的某一行的值丢弃不需要的某两行的值2）丢弃不需要的某一列的值axis=1表示对该列的所有值都进行相同的操作（这里是将col3这列的值都删去）丢弃不需要的某两列的值axis=

vickylolo·2022-12-15 19:50

人工智能系列实验（一）——用于识别猫的二分类单层神经网络

本实验利用Python，搭建了一个用于识别猫的单神经元神经网络，最终实现在测试集上的准确率在70%以上。实验环境：python中numpy、matplotlib、h5py和skimage库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#用于画图importh5py#用于加载训练数据集importskimage.transformastf#用于缩放图片训练样本

PPPerry_1·2022-12-15 16:33

基于多层聚焦Inception-V3卷积网络的细粒度图像分类

准确地定位与提取判别性局部特征至关重要.本文提出一种多层聚焦卷积网络，通过首层聚焦网络能够准确、有效地聚焦于识别局域并生成定位区域，根据定位区域对原图像分别进行裁剪和遮挡后输入下一层的聚焦网络进行训练分类.其中单层聚焦网络以

宋罗世家技术屋·2022-12-15 12:44

【scikit-learn】【RandomForest】【GridSearchCV】二分类应用实例及【ROC】曲线绘制

全文参考1：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/grid_search_digits.html#parameter-estimation-using-grid-search-with-cross-validation全文参考2：http://scikit-learn.org/stable/modules/mode

lixiaowang_327·2022-12-15 11:13

深度学习之线性回归——2020.2.13

由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。本文将首先

慕木子·2022-12-15 08:09

简单神经网络搭建，从感知器到GRU

这是我去年自学神经网络的笔记，笔记本身是以jupyter的格式，我也会直接把jupyter文件放到这里，实测pytorch1.7可直接runall运行。该笔记主要介绍了一些神经网络的小tip，当时是跟着b站的一个up主学习的，但我对他的ppt内容作了许多的手绘添加以便于理解。jupyter文件如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1sfaekKI-T18f9_STKzGlog

Pangaroo·2022-12-15 08:38

人工智能 | 基于支持向量机SVM模型的鸢尾花分类识别

一、实验目的通过鸢尾花萼片长度和宽度特征，采用感知器模型对鸢尾花数据集进行种类的分类识别。

尘封的CPU·2022-12-15 08:59

python机器学习2--鸢尾花分类--感知器实现与鸢尾花分类

在上一篇文章中，已经能够正常绘制图形以及显示数据了，在本篇文章中，我们实现一个感知器类，然后利用该感知器类实现鸢尾花分类。

时习之小童鞋·2022-12-15 08:29

python variable shape 不匹配_Python：keras形状不匹配错误(Python: keras shape mismatch error)...

Python：keras形状不匹配错误(Python:kerasshapemismatcherror)我正在尝试在keras构建一个非常简单的多层感知器(MLP)：model=Sequential()model.add

weixin_39816062·2022-12-14 20:02

Excel·VBA多行多列数据简单汇总

目录1，多行多列数据简单汇总举例2，数据汇总函数化、通用化match函数举例1举例23，字典嵌套字典汇总数据举例不同于之前写过的《Excel·VBA统计表生成函数及应用实例》对数据的2个条件汇总生成一个二维横纵统计表

薛定谔_51·2022-12-14 18:19

纹理分析及其在医学成像中的应用

这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。

思影科技·2022-12-14 15:23

自动驾驶感知-车道线系列（二）——Canny边缘检测

二、算法详细步骤1.平滑处理2.梯度检测3.非极大值抑制4.滞后阈值处理三、函数原型四、应用实例五、总结前言边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。

_归尘_·2022-12-14 13:12

SVM系列（四）SVM python应用实例（一）随机数据+人脸识别

目前先不给出SVM的算法的python代码，先用python自带的SVM进行分类、感谢该视频的相关内容https://www.youtube.com/watch?v=EySkC36W9hE&t=1631s线性可分数据fromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearnimportdatase

Lee_Yu_Rui·2022-12-14 13:58

因果模型四：实现因果模型的python工具——pycasual

因果模型四：实现因果模型的python工具——pycasual关于因果模型，我们在前三篇文章中简单介绍了因果模型的研究发展历程、一个因果模型的数学化求解过程和因果模型在医学和商业领域的两个应用实例。

白白的一团团·2022-12-14 11:56

因果模型三：因果模型在解决哪些实际问题

因果模型三：因果模型在解决哪些实际问题一、因果模型研究架构图二、因果模型的应用实例1、医学领域2、商业领域通过前两篇因果模型文章，我们对因果模型的发展历程和这个研究领域的常用工具都有了一个初步认识，也通过

白白的一团团·2022-12-14 11:56

A Neural Probabilistic Language Model

论文中采用多层感知器（MLP)构造了语言模型，如下图所示，模型共分为三层，即映射层、隐藏层、输出层，利用前n个单词得到下一个单词。具体的代码如下所示。

hj_caas·2022-12-14 10:54

计算机图像识别 pdf,计算机图像处理与识别技术.pdf

文档介绍：计算机图像处理与识别技术.PDF图形图像处理系列教材计算机图像处理与识别技术王耀南李树涛毛建旭编著高等教育出版社内容简介本书系统地介绍了计算机图像处理与识别的基本概念、基本理论与方法、技术和应用实例

高太爷·2022-12-14 09:11

神经网络与深度学习：人工神经网络（上）

人工神经网络（上）1.神经元与感知机2.实例：实现单层神经网络2.1神经网络的设计2.2神经网络的实现2.3具体步骤实现3.多层神经网络3.1异或问题3.2复杂边界问题3.3前馈神经网络3.4全连接网络

Twinkle1231·2022-12-14 01:26

机器学习——期末复习

文章目录填空题第一章机器学习基础第二章数据预处理KNN算法支持向量机集成学习决策树聚类算法联结学习三种池化操作选择题计算题数据正规化Hopfield网络能量函数计算卷积、池化操作应用题决策树、朴素贝叶斯、聚类算法单层感知器构造

一颗菜籽·2022-12-13 13:43

bp神经网络模型的优缺点,BP神经网络算法优缺点

二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络

普通网友·2022-12-13 13:08

了解RNN模型、LSTM模型、GRU模型，及掌握注意力机制

一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包

黑马程序员官方·2022-12-13 11:13

神经网络模糊pid控制算法,模糊神经网络应用实例

1、模糊神经网络的基本形式模糊神经网络有如下三种形式：1．逻辑模糊神经网络2．算术模糊神经网络3．混合模糊神经网络模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络。上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同。模糊神经网络无论作为逼近器，还是模式存储器，都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络，可采用基于误差的学习算法，也即是监视学习

小六oO·2022-12-13 11:07

pytorch-softmax回归

softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。输出层也是一个全连接层。2、softmax运算问题：1.输出层

我渊啊我渊啊·2022-12-13 09:06

pytorch之Softmax回归

理论推导简介softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用

(ノへ￣、)。·2022-12-13 09:05

Pandas索引基本操作

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文主要是记录Pandas中单层索引的一些基本操作。

尤尔小屋的猫·2022-12-13 09:27

【pandas教程】索引操作

鱼摆摆·2022-12-13 09:57

基于matlab的fisher线性判别及感知器判别_线性和二次判别分析

线性判别分析（discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis）和二次判别分析（discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis）是两个经典的分类器。正如他们名字所描述的那样，他们分别代表了线性决策平面和二次决策平面。这些分类器十分具有吸引力，因为它们可以很容易计算得到闭式解（即解析解）。其本身具

weixin_39941792·2022-12-13 00:50

使用深度学习识别猫

0.引言人工智能小作业，使用深度学习识别照片中的猫，要求是只使用单层神经网络。1.原理1.1原理本实验原理主要通过输入图像，然后通过将图像展平，放入单层全连接神经网络训练，训练后进行输出。

有趣的野鸭·2022-12-13 00:07

matlab三维地形显示,三维地形可视化的MATLAB实现

MATLAB实现张林泉【期刊名称】《电脑开发与应用》【年(卷),期】2011(024)007【摘要】阐述运用二维插值和分形插值方法,基于MATLAB进行三维地形数据的可视化；并给出利用该法在三维地形可视化中的应用实例

夏威廉·2022-12-12 23:04

《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

目录第三章线性模型算法3.1两类感知器的参数学习算法算法3.2一种改进的平均感知器参数学习算法算法3.3广义感知器参数学习算法第四章前反馈神经网络算法4.1使用反向传播算法的随机梯度下降训练过程第七章网络优化与正则化算法

是一个小迷糊吧·2022-12-12 18:06

19. Dropout从零代码实现以及简洁实现

1.从零实现要实现单层的暂退法函数，我们从均匀分布U[0,1]中抽取样本，样本数与这层神经网络的维度一致。然后我们保留那些对应样本大于p的节点，把剩下的丢弃。

chnyi6_ya·2022-12-12 14:57

python 神经网络 (3) 多层感知器实例

pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_nn.moudlePython:NumPy中的多维数组ndarray_TorresFans的博客-CSDN博客_ndarray数组自定义模型训练importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas

青椒鸡汤·2022-12-12 13:06

pytorch_lesson8 单层线性回归+二分类逻辑回归+多分类softmax

文章目录一、单层回归网络：线性回归1、单层回归网络的理论基础2tensor实现单层神经网络的正向传播3tensor新手陷阱tensor计算中的第一大坑：PyTorch的静态性tensor计算中的第二大坑

斯外戈的小白·2022-12-12 12:27

pytorch learn 05 多层神经网络，Sequential 和 Module

我们的公式是y=wx+by=wx+by=wx+b，而在Logistic回归中，我们的公式是y=Sigmoid(wx+b)y=Sigmoid(wx+b)y=Sigmoid(wx+b)，其实它们都可以看成单层神经网络

zyj20200·2022-12-12 09:46

基于SVM(支持向量机)对鸢尾花进行分类

在感知器算法中，我们的目标是最小化分类误差，而在SVM中，我们的优化目标是最大化分类间隔。较大的分类间隔意味着模型有较小的泛化误差，较小的间隔则意味着模型可能会过拟合。

KylinSchmidt·2022-12-12 09:31

机器学习笔记————人工神经网络（1）————感知器算法

感知器是人工神经网络中的一种典型结构，它的主要的特点是结构简单，对所能解决的问题存在着收敛算法，并能从数学上严格证明，从而对神经网络研究起了重要的推动作用。

Eugene丶SHAO·2022-12-11 19:03

感知器与BP神经网络学习笔记

（一）感知器1.1基本介绍感知器学习算法是神经网络中的一个概念，单层感知器是最简单的神经网络，输入层和输出层直接相连，每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘积相加得到乘积和，这个结果与阈值相比较（一般为

阿尔贝罗贝洛·2022-12-11 19:01

BP神经网络学习笔记1-结构、感知器、传播方式、python代码实现简单的BP神经网络

1.BP网络的提出BP神经网络是一种按照误差你先传播算法训练的多层前馈神经网络2.BP网络的结构：BP神经网络是一种典型的非线性算法。BP神经网络由输入层、输出层和之间若干层(一层或多层)隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。只有一个隐含层的时候，这样的BP神经网络属于传统的浅层神经网络;当有多个隐含层的时候，这样的BP神经网络属于深度学习的神经网络。3.感知

小李不熬夜呀·2022-12-11 19:59

神经网络学习笔记--基于matlab的感知器

题目：已知向量P=[-0.5-0.50.3-0.1-4;-0.50.5-0.51.05]；T=[11001];求Q=[0.7-0.5;1.2-0.5]解读：对Q向量进行分类，由已知的P和T训练一个感知器

Fdecad·2022-12-11 19:22

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