单层感知机第38页

深度学习Linear,Dense,MLP,FC区别是啥？

Linear:线性层，最原始的称谓，单层即无隐层。熟悉torch的同学都清楚torch.nn.Linear就是提供了一个in_dim*out_dim的tensorlayer而已。

修行僧yicen·2022-12-18 13:06

模型参数初始化（weights_init）——torch.nn.init、加载预权重

模型参数初始化（weights_init）——torch.nn.init、加载预权重文章目录模型参数初始化（weights_init）——torch.nn.init、加载预权重前言一、单层初始化1、nn.init.constant

Chaoy6565·2022-12-18 13:38

批量规范化层batch normalization（BN）

第⼆，对于典型的多层感知机或卷积神经⽹络。当我们训练时，中间层中的变量（例如，多层感知机中的仿射变换输出）可能具有更⼴的变化范围：不论是沿着从输⼊到输出

Maple_66·2022-12-18 11:40

机器学习：支持向量机

SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器

zyf2589237189·2022-12-18 11:14

对神经网络进行学习

仅用于个人学习记录1.对神经网络进行学习1.1从数字电路逻辑的角度理解感知机感知机接收多个输入信号，输出一个信号。图1.1.1是一个接收两个输入信号的感知机的例子。

小灰机的记录本·2022-12-18 09:59

深度学习——神经网络的学习

从前文“感知机

压垮草的骆驼·2022-12-18 09:27

神经网络的学习

神经网络的学习参考：基础知识1基础知识2基础知识3相关代码教程一、单层简单神经网络四个人去看电影，通过前面三个人的选择来预测小强的选择。

青鬼灯·2022-12-18 09:27

Python深度学习基础（三）——全连接层以及反向传递的理解与手动实现

全连接层以及反向传递的理解与手动实现全连接层简介实现原理正向传递反向传递代码实现全连接层简介全连接层又被称为密连接层，通常可以用Affine或Dense表示实现原理正向传递全连接层在正向传递时和感知机完全一致

艾醒(AiXing-w)·2022-12-18 09:25

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。

weixin_34179762·2022-12-18 08:55

吴恩达深度学习第四课第一周卷积神经网络

四、Padding（Valid、Same、p）五、卷积步长（s）六、三维卷积（通道）七、单层卷积网络八、简单卷积网络示例（Conv，POOL，FC）九、池化层（maxpooling、averagepooling

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:13

深度学习入门——前馈神经网络

感知机模型感知机（perceptron）是深度学习中最基本的元素，很多模型的构成需要它的参与。感知机的结构如下：其中X1，X2...Xn为模型输入，每一个Xi代表了一个特征。

Leo_SC_Liu·2022-12-17 15:15

山东大学数据仓库数据挖掘知识点整理

关联规则基于变量种类布尔型关联规则量化型关联规则基于数据的抽象层次单层的关联规则多层的关联规则基于规则中涉及到的数据的维数单维关联规则多维关联规则关联规则挖掘分类频繁项集挖掘序列模式挖掘结构模式挖掘apriori

NewtonLoop·2022-12-17 13:46

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod

夜风里唱·2022-12-17 11:41

深度学习入门--斋藤康毅总结

1.从感知机出发为我们学习神经网络奠定基础2.介绍简单的基于随机梯度下降法（SGD)的神经网络3.稍显复杂一些的卷积神经网络（CNN）二.感知机2.1感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957

123hhhml·2022-12-17 11:15

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

《深度学习入门》——学习笔记（一）_1-4章第一章Python入门略第二章感知机（Perception）2.1感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

机电恐龙·2022-12-17 11:12

Pytorch总结十一之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG

Pytorch总结十之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG1.卷积神经网络LENET在多层感知机的从零开始实现⾥我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进

明月醉窗台·2022-12-17 10:26

动手学习深度学习多层感知机部分

原文地址https://d2l.ai/4.多层感知机在本章中，我们将第一次介绍真正的深度网络。

阮扬才·2022-12-17 09:20

机器学习-感知机perceptron

转载自拾毅者在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。

溏心蛋饼·2022-12-17 08:05

干货|机器学习-感知机perceptron

什么是感知机在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。

weixin_34357267·2022-12-17 08:05

统计学习方法---感知机

概念感知机是二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的±类别。感知机模型定义假设输入空间是，输出空间是，x和y分属这两个空间，那么由输入空间到输出空间的如下函数：称为感知机。

千寻～·2022-12-17 08:04

学习笔记（6）——感知机分类与序列标注

一、分类问题1定义2应用二、线性分类模型三、感知机算法四、基于感知机的人名性别分类五、结构化预测问题1定义2结构化预测与学习流程六、线性模型的结构化感知机算法1结构化感知机算法2与感知机算法比较3结构化感知机与序列标注七

StriveQueen·2022-12-17 08:04

感知机介绍及MATLAB实现

文章目录前言1感知机简介2感知机结构3感知机学习过程3.1数据传播过程3.2参数更新过程4代码实现4.1准备数据4.2感知机训练学习4.3感知机仿真测试总结2022年11月11日23:42:02更新附录参考资料前言

蛋炒炒·2022-12-17 08:34

HanLP《自然语言处理入门》笔记--5.感知机模型与序列标注

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP5.感知机分类与序列标注第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器

imherer·2022-12-17 08:34

Perceptron感知机代码讲解笔记

Perceptron感知机代码讲解笔记核心代码讲解importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_iris#鸢尾花三分类问题importmatplotlib.pyplotaspltiris

jennifer sung·2022-12-17 08:04

【Project】决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比

决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比Introduction数据决策树(DecisionTree)随机森林(RandomForest)多层感知机(MultiplePerceptron

__一条秋刀鱼·2022-12-16 17:37

第四章分类器集合，K折交叉验证以及置信区间计算

（corss-validation，简称CV）二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.分类器K近邻感知机贝叶斯4.K折交叉验证5.置信区间总结前言学习数据挖掘，用于记录练习和回顾一、什么是交叉验证？

Big波斯·2022-12-16 16:21

pytorch自定义初始化函数

文章目录Pytorch自定义初始化对单层网路进行初始化对模型（多层）进行初始化（递归）防止递归过深进行初始化手动对模型的每个层进行初始化（层数不多的时候）Pytorch自定义初始化在pytorch中，定义一个层

＿愚者·2022-12-16 13:44

《统计学习方法》学习笔记_感知机（手写扫描）

感知机Perceptron由Rosenblatt于1957年提出，可以说是神经网络与支持向量机的爸爸。感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。

全自动学习机器·2022-12-16 13:32

MNIST手写数字识别 —— 从零构建感知机实现二分类

从零构建感知机实现手写数字二分类了解传统编程方法与机器学习方法的本质区别；理解感知机模型的数学表达；掌握梯度下降公式的手工推导方法。

学习历险记·2022-12-16 13:47

感知机算法实现二分类和多分类（手写数字Minist）

感知机感知机是一种线性二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的类别，取值为+1和-1感知机算法实现手写数字二分类，具体步骤如下，数据集在第一节已经给出。

WZLYJY·2022-12-16 13:47

【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

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

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

NLP学习笔记(一) RNN基本介绍

首先通过前馈神经网络引出为啥需要循环神经网络然后介绍循环神经网络的核心思想与运作方式最后拓展两个循环神经网络常见且常用的变体在讲循环神经网络前，先来回顾下前馈神经网络，这是深度学习中最基础的网络结构之一前馈神经网络也称为多层感知机

半虹·2022-12-16 07:56

机器学习模型与算法最全分类汇总

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、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

Imagination官方博客·2022-12-16 06:10

常见监督学习、聚类、集成、降维、推荐算法汇总（一）：监督学习

感知机：以误分类最小为策略（解）支持向量机：以间隔最大化为策略（存在最优解）函数间隔和几何间隔的差别？答：一般来说一个点距离超平面的远近可以衡量预测的确信程度。

Kingsleyandher·2022-12-16 06:31

pytorch基础操作(五)多层感知机的实现

1、多层感知机1、激活函数的引入这个多层感知机有4个输⼊，3个输出，其隐藏层包含5个隐藏单元。输⼊层不涉及任何计算，因此使⽤此⽹络产⽣输出只需要实现隐藏层和输出层的计算。

undo_try·2022-12-16 06:00

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

DNA计算

DNA计算概念理解发展历程发展现状DNA计算综述参考总结单个活细胞实现ANN参考总结基因转录翻译成蛋白实现简单分类器-感知机参考总结概念理解DNA计算是一种全新的计算模式，也是信息科学与生物科学相结合的一种新兴思维模式

平平无奇科研小天才·2022-12-15 21:33

北航机器学习期末考试试题2021年秋

本科生考试题回忆版1、使用感知机准则求判别函数，PPT例题2、贝叶斯决策：基于最小错误率和最小风险决策，PPT例题3、①利用PCA算法将给定的五个二维向量降到一维②简述PCA算法和LDA算法的基本思想，

猴猴小扣·2022-12-15 20:49

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

通过多层感知机实现MNIST手写体识别

1.问题描述通过MNIST内含有60000个数据进行训练的图像（train），图片为28*28的像素矩阵，并定义一个三层的多层感知机。经过训练，最终可以对测试的数字图像又较为准确的识别。

兰大第一ikun·2022-12-15 13:35

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

什么是判别式模型？什么是生成式模型？

常见的判别模型有：线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、逻辑斯特回归等算法。

不拿大场offer不改名·2022-12-15 09:06

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

利用感知机实现鸢尾花分类问题

1.实验简介什么是感知机？感知机是一种二分类的线性判别模型。主要采用了分离超平面的概念，其学习策略是极小化误分点到超平面距离，使用的学习算法为随机梯度下降算法。

欢脱的婷子·2022-12-15 08:36

感知机——鸢尾花包含代码

感知机1人工智能三学派我们常说的人工智能，就是让机器具备人的思维和意识。人工智能主要有三个学派，即行为主义、符号主义和连接主义。行为主义：是基于控制论的，是在构建感知、动作的控制系统。

锦鲤AI幸运·2022-12-15 08:02

基于感知机的鸢尾花分类

环境准备安装环境：WINDOWS+Anaconda3套件22.9.0（Anaconda3-2022.10-Windowsx86_64.exe）含Python编译环境及相关的扩展库，包括Python3.9.13、SciPy1.9.1、NumPy1.21.5、Matplotlib3.5.2。Anaconda3套件4.10.3默认安装了编译开发环境Spyder5.1.5、jupyternotebook6

浩茫·2022-12-15 08:52

batch_size和data_iter的理解

示例代码参考李沐老师的《动手学深度学习》第4节：多层感知机batch_size=256train_iter,test_iter=d2ltorch.load_data_fashion_mnist(batch_size

Space65536·2022-12-15 07:00

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_八哥的机器学习深化笔记12_朴素贝叶斯...

典型的判别模型包括：KNN、感知机、决策树、线性回归、逻辑斯蒂回归模型、支持向量机、神经网络、boosting提升方法。

weixin_39726379·2022-12-14 15:13

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