单层感知机

深度学习07-单层卷积网络

单层卷积网络(OneLayerofaConvolutionalNetwork)今天我们要讲的是如何构建卷积神经网络的卷积层，下面来看个例子。
ygl_9913·2023-01-21 14:41

《深度学习入门基于Python的理论与实现》知识总结

第二章：感知机1、感知机（人工神经元）是神经网络的起源算法，给定一个输入，输出一个既定值；2、感知机将权重w1、w2...和偏置b设置为参数；3、单层感知机可以表示与门、或门和与或门，无法表示异或门；4
Yuling_666·2023-01-20 15:06

NiN（Network in Network） pytorch实现

作者以结构更复杂的方式构造微型神经网络（多层感知机）来抽象感受野内的数据。通过堆叠这样的微型神经网络可以构造更深的NiN。此外，作者在分类层的特征图上使用了全局平均池化（globalave
明天一定早睡早起·2023-01-20 14:16

Pytorch梯度下降优化

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
Swayzzu·2023-01-20 09:51

深度学习——深度循环神经网络（笔记）

通过添加多个隐藏层的方式来实现，每个隐藏状态都连续地传递到当前层地下一个时间步和下一层地当前时间步2.深度循环网络①类似于多层感知机，隐藏层数目和隐藏单元数目都是超参数②使用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态替代上图中深度循环网络的隐状态计算
钟楼小奶糕6·2023-01-20 09:16

Pytorch 卷积层

1.从全连接到卷积多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。
哇咔咔负负得正·2023-01-19 18:09

拟合线性回归模型_R

它可用于进行回归，方差的单层分析和协方差分析lm(formula,data,subset,weights,na.action,method="qr",model=TRUE,x=FALSE,y=FALSE
Monique_Wu·2023-01-19 18:06

IVD-001 液面检测

液面检测1简介2检测方案2.1RC震荡检测方案2.2CAV424检测方案2.3FDC2114检测方案2.4CYPRESS检测方案3应用场景3.1单层针检测3.2双层针检测3.3三层针检测3.4多针检测3.5
医疗电子·2023-01-18 21:05

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCVViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-basedMaskR-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-C
阿里云云栖号·2023-01-18 20:50

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

目录如何提升计算效率Backbone如何得到多尺度特征SimplefeaturepyramidMaskRCNN数据增强超参数预训练对比实验效果图Tutorial一、安装依赖包二、数据准备三、模型训练和评估ReferenceEasyCV往期分享作者：伝迹、谦言、临在欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https:
阿里云大数据AI技术·2023-01-18 19:31

【力学性能预测】基于人工神经网络的钢板力学性能预测（附完整代码和数据集，系列3）

今天手把手带大家做一个机器学习实战项目：基于人工神经网络的钢板力学性能预测，或者称为基于多层感知机的钢板力学性能预测、基于全连接神经网络的钢板力学性能预测、基于BP神经网络的钢板力学性能预测。
机器不学习我学习·2023-01-18 18:31

斯坦福CS229机器学习课程笔记四：GDA、朴素贝叶斯、多项事件模型

生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x)=g(θTx)直接地来建模p(y|x;θ)；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminativelearning
diezhangu4106·2023-01-18 17:04

09.3. 深度循环神经网络

深度循环神经网络结构9.3.1.函数依赖关系与多层感知机一样，隐藏层数目和隐藏单元数目都是超参数。也就是说，它们可以由我们调整的。另外，用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态来
nsq1101·2023-01-18 13:07

【PyTorch】教程：学习基础知识-(6) Autograd

考虑最简单的单层神经网络，输入x,参数w和b,以及一些损失函数。它可以在PyTorch中以以下方式
黄金旺铺·2023-01-18 12:36

实验1深度学习基础实验

实验目的1、掌握sklearn开发环境2、掌握sklearn.neural_network下的神经网络分类器MLPClassifier；3、掌握sklearn.linear_model下的感知机分类器Perceptron
二战国科大·2023-01-18 11:10

深度学习实验（二）

实验二多层感知机、欠拟合、过拟合一、实验目的多层感知机综述隐藏层首先，回想一下softmax回归的模型结构。该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。
Qutter·2023-01-18 11:09

1. 神经网络系列--基本原理

神经网络基本原理前言符号约定1.3神经网络的基本工作原理简介1.3.1神经元细胞的数学模型输入input权重weights偏移bias求和计算sum激活函数activation小结1.3.2神经网络的训练过程单层神经网络模型训练流程前提条件步骤
五弦木头·2023-01-18 10:56

动手学深度学习day1

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机参加datawhale组队学习博客记录，严格意义上第一次写博客，希望以后养成好习惯。
Din2248·2023-01-17 22:39

动手学深度学习笔记day5

多层感知机1、模型输出并不是和每一个特征都是线性相关的，在特征之间的右复杂的相关交互作用。2、每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出。我们可以把前L−1层看作表示，把最后一层看作线性预测器。
努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

机器学习复现1.简单感知机

感知机根据学习方法的不同分为原始形式和对偶形式。更新的模型参数：原始形式：权值w，偏置项b对偶形式：学习过程中各训练样本误分类次数a，偏置项b。
天津泰达康师傅·2023-01-17 16:22

Deep Learning学习笔记(4)——长短期记忆网络LSTM

本节需要HMM、Collins感知机、CRF等传统序列标注模型的基础才能好理解。
Amy·2023-01-17 15:19

Tensorflow深度学习实战之(七)--MP神经元与BP神经网络模型

文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1.感知机模型2.BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4.BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
TORE007·2023-01-17 13:27

人工神经网络实验报告,生成数据的神经网络

算法数值实验一、实验目的1、熟悉Matlab软件神经网络工具箱的使用；2、熟悉BP神经网络的基本工作原理；3、掌握BP神经网络的基本应用4、熟悉Matlab程序设计的基本方法二、实验内容问题1、给定七个输入的单层神经元以及输入
普通网友·2023-01-17 13:21

多层LSTM

我们扩展了单层RNN，使它们具有两层。对于原始的单层版本，请参阅上一章简介中的绘图。左侧架构说明了使用多层RNN预测输出序列中的一个输出的方法。
TigerZ*·2023-01-17 12:49

李沐动手学深度学习V2-深度循环神经网络和代码实现

一.深度循环神经网络1.介绍与多层感知机一样，循环神经网络也可以将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生了一个灵活的机制。特别是，数据可能与不同层的堆叠有关。
cv_lhp·2023-01-17 07:19

深度学习代码实践（五）- 从0搭建一个神经网络：从多元方程到梯度下降反向求导

图：要求解的线性函数变换（单层）y1=x1w11+x2w21+...+xnwn1+b1y2=x1w12+x2w22+...+xnwn2+b2y3=x1w13+x2w23+...
davidullua·2023-01-16 13:21

【阶段四】Python深度学习01篇：深度学习基础知识：神经网络历史及优势、神经网络基础单元与梯度下降：正向传播和反向传播

本篇的思维导图：神经网络历史及优势1958年，计算机科学家罗森布拉特（Rosenblatt）就提出了一种具有单层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”（perceptron）。
胖哥真不错·2023-01-16 13:50

干货|神经网络及理解反向传播

因此，单层的神经网络就是没有隐层的（输入直接映射到输出）。而对于输出层，也和神经网络中其他层不同，输出层的神经元一般是不会有激活函数的（或者也可以认为它们有一个线性相等的激活函数）。
小白学视觉·2023-01-16 10:00

神经网络的正向传播的理解

在f(y)后面加一个判断条件即可：这便是单层感知机将=0.8,b=2,得到下列图像现在把输入改为矩
Mizzh_·2023-01-16 10:56

深度学习——多层感知机

文章目录在网络中加入隐藏层激活函数多层感知机的简洁实现模型选择、欠拟合和过拟合
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

【动手学深度学习】多层感知机（MLP）

1多层感知机的从零开始实现torch.nn继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集导入需要的包importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
Ya_nnnG·2023-01-16 09:57

机器学习：《李航统计学方法》二

数据集是线性可分数据集和线性不可分的区别就是：是否可以将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，也就是对所有y=1的实例都有wx+b>0,对y=-1的实例，都有wx+b<0感知机学习算法在采用不同的初值或者选取不同的误分类点的时候
关切得大神·2023-01-16 08:00

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（一）附代码

目录前言一、第一章机器学习及监督学习概论1、机器学习实现机器方法的步骤机器学习的研究2、机器学习的分类基本分类二、第二章感知机1、感知机模型2、感知机学习策略感知机学习策略感知机学习算法前言提示：本blog
HitStuHan·2023-01-16 08:28

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(八)

第5章误差反向传播法5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5激活函数层的实现5.5.1ReLU层5.5.2Sigmoid层5.6Affine/Softmax层的实现5.6.1Affine
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

人工智能--深度学习两层全连接神经网络搭建

系列文章目录人工智能—深度学习从感知机到神经网络人工智能—深度学习神经网络神经元的实现文章目录系列文章目录前言一、多层神经网络的结构二、两层全连接神经网络1.搭建模型2.神经元传递理论3.激活函数的确定三
Foxerity·2023-01-16 06:04

人工智能---深度学习神经网络神经元的实现

系列文章目录人工智能—深度学习从感知机到神经网络文章目录系列文章目录前言一、神经元的组成二、激活函数的实现1.什么是激活函数2.常见的激活函数3.激活函数实现三、神经元实现1.初始化参数2.权重设置3.
Foxerity·2023-01-16 06:34

深度学习代码实践（六）- 使用神经网络来逼近任意函数

问题提出在前面“深度学习代码实践（四）-从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到，神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。
davidullua·2023-01-16 06:29

代数与逻辑：作业四 神经网络

代数与逻辑：作业四神经网络文章目录代数与逻辑：作业四神经网络一、作业要求二、简述神经网络模型三、编程实现感知机模型与二隐层神经网络1、感知机模型2、二隐层神经网络四、选择公开数据集，测试感知机模型与二隐层神经网络性能一
-北天-·2023-01-16 06:28

神经网络——激活函数

一个好的激活函数需要满足以下条件：（1）非线性，即导数不是常数，其目的在于保证多重网络不退化成单层线性网络；（2）几乎处处可微：可微性保证了再梯度优化中梯度的可计算性；（3）计算简单：激活函数在神经网络前向传播过程中的使用次数与神经元的个数成正比
有梦想的雨·2023-01-15 14:43

新书预告 | 《机器学习公式推导与代码实现》出版在即！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、A
louwill12·2023-01-15 11:39

深度学习系统框架基础--python+CNN

深度学习系统框架基础--python+CNN**机器学习****python****感知机****神经网络****参数归类****激活函数****正规化****预处理****批处理****损失函数***
wnaka·2023-01-14 20:14

深度学习笔记---激活函数介绍（从感知机到神经网络）

#1.导入感知机的数学式可以如下表示：上述h(x)函数会将输入信号的总和转换为输出信号。这就是一种激活函数。激活函数的作用在于决定如何来激活输入信号的总和。
武松111·2023-01-14 20:44

【啃书】《深度学习入门 基于Python的理论与实现》第3章 神经网络

文章目录3.1从感知机到神经网络3.2激活函数3.43层神经网络的实现3.5输出层的设计神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。
凯旋16668·2023-01-14 20:13

000102感知机到神经网络

从感知机到神经网络学习深度学习入门的学习记录。总忘，记录。只记录各部分源码和少部分原理。
tryiiii·2023-01-14 20:11

深度学习入门（斋藤康毅）

第二章：感知机1、什么是感知机感知机就是一个算法,它可以接收多个输入信号,只输出一个信号.在神经元中,多个信号经过不同的权重输入到一个神经元中,输出的信号只有一个.当不同输入信号经过加权求和之后,得到的总和超过阈值时
lp_oreo·2023-01-14 20:39

Java学习日记（71-80天，BP 神经网络）

第72天:固定激活函数的BP神经网络(1.网络结构理解)第73天:固定激活函数的BP神经网络(2.训练与测试过程理解)第74天:通用BP神经网络(1.集中管理激活函数)第75天:通用BP神经网络(2.单层实现
波比波·2023-01-14 12:57

百来篇关于机器学习和深度学习的资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
数据娃掘·2023-01-14 12:50

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记13 Colab 3

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合文章目录1.实现GraphSAGE和GAT1.1可泛化的GNN堆叠模型1.2单层GNN在PyG中的实现1.2.1`
诸神缄默不语·2023-01-14 07:36

利用BP算法不调用机器学习库手搓MLP神经网络

利用BP算法不调用机器学习库手搓MLP神经网络题目：BP算法,可调层数感知机MLP,mnibatch，不调用已有机器学习库,利用MNIST数据集，准确度95-97%解答：下面展示完整代码：importosimportstructimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefload_mnist
热爱永不褪色·2023-01-14 00:53

统计学习方法 第二版 读书笔记_第二章 感知机

感知机2.1感知机模型定义2.1(感知机)假设输入空间(特征空间)是X∈Rn\mathcalX\in\mathcalR^nX∈Rn,输出空间是Y={+1,−1}\mathcalY=\{+1,-1\}Y=
EricZHAOedu·2023-01-13 22:05
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