单层感知机第39页

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

Python 实现注意力机制

在处理视觉数据的初期,人类视觉系统会迅速将注意力集中在场景中的重要区域上,这一选择性感知机制极大地减少了人类视觉系统处理数据的数量,从而使人类在处理复杂的视觉

Python大本营·2022-12-13 11:14

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

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

【菜鸟笔记|机器学习】神经网络

神经网络最基础的模型是感知机，由感知机发展为神经网络。求解神经网络中权重的算法是误差逆传播算法（BP）。1.感知机感知机由两层神经元组成，一个输入层，一个输出层。

武咏歌·2022-12-13 08:09

神经网络名词解析与记录

常见的神经网络类型感知机（Perceptrons）CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）视觉处理方面的神经网络RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

走错路的程序员·2022-12-13 07:38

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

机器学习之svm

条件代码实现导入包数据处理SVM主程序测试结果总结概念支持向量机（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

Ice-冰鸽·2022-12-12 23:46

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

自己动手用Python编写神经网络

第二章介绍如何使用Python实现一个三层的全连接神经网络（或者说多层感知机网络，MLP），识

花花生·2022-12-12 12:02

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

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter1)《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

weixin_30918415·2022-12-12 08:49

神经网络算法有哪几种？神经网络算法预测模型

b为：门槛所谓threshold)反向传播(backpropagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络

奋进的贼牛批·2022-12-12 07:03

带你了解深度学习之感知机

文章目录感知机是什么简单逻辑电路与门与非门和或门感知机的实现简单实现导入权重和偏置使用权重和偏置的实现感知机的局限性异或门线性和非线性多层感知机已有门电路的组合从与非门到计算机小结本文将简单介绍感知机这一算法

三千寒·2022-12-12 01:52

pytorch04

梯度常见函数梯度：激活函数及梯度torch.sigmodtorch.tanhF.reluLOSS及梯度MSEAutograd.gradLOSS.backwardF.softmax感知机及梯度链式法则

非畅6 1·2022-12-12 01:52

深度学习基础

一、网络基础1.感知机单个感知机能够实现逻辑与、或，能实现自我学习。多个感知机组合能够实现逻辑异或。2.神经网络就是一个巨大的复合函数！！！多个感知机连在一起形成级联神经网络为“多层前馈神经网络”。

青年君·2022-12-12 00:35

pytorch 笔记：实现Dropout

第二点是，Dropout常作用在多层感知机的隐藏层输出上，（CNN之类用得不多）1.1training时的dropout使用了Dropout之后，训练的时候，每个神经元都有p的概率不向后传递自己的信息。

UQI-LIUWJ·2022-12-11 21:51

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

神经网络学习笔记

目录一、卷积神经网络1、卷积（食物与消化）2、卷积神经网络3.卷积层二、感知机二、图像分割一、卷积神经网络不稳定输入，不稳定输出，求系统存量周围像素点如何产生影响过滤器，一个像素点的试探1、卷积（食物与消化

m0_59418293·2022-12-11 19:52

神经网络学习笔记--基于matlab的感知器

有监督的学习，单层神经网络。第一步：观察P,

Fdecad·2022-12-11 19:22

机器学习学习整理（二）对数几率回归与支持向量机

文章目录前言对数几率回归支持向量机感知机支持向量机线性可分近似线性可分线性不可分总结前言欢迎大家来看我的机器学习第二章，hhh这其实是第二次排版了，中午wifi坏了印象笔记没有自动保存，然后我写完之后点了下自动备份

冬阳thu·2022-12-11 18:23

李宏毅机器学习笔记-07 深度学习简介（Brief Introduction of Deep Learning）

深度学习的历史：1958:Perceptron(linearmodel)感知机（Perceptron）非常像我们的逻辑回归（LogisticsRegression）只不过是没有sigmoid激活函数。

小花024·2022-12-11 18:18

转载001--机器学习中的很多词语

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等

堪培拉的小熊熊~·2022-12-11 16:12

机器学习——应用场景算法应用场景

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等

baituixun1070·2022-12-11 16:39

统计学习方法李航课后习题答案第二版机器学习

也可进入我的个人主页查看分类专栏里的《统计学习方法》部分，包括各章代码实现： ❤欢迎订阅我的专栏❤：《统计学习方法》分类专栏章节链接第1章统计学习及监督学习概论点击进入第2章感知机点击进入第3章k近邻法点击进入第

#苦行僧·2022-12-11 13:12

论文总结（1）：卷积神经网络研究综述（Review of Convolutional Neural Network）— （周飞燕）

1.论文主干为：卷积神经网络的发展历史、神经元模型、多层感知机的结构、卷积神经网络的结构（卷积层、取样层、全连接层）、网中网结构、空间变换网络（改进的卷积神经网络）、卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法

高高呀~·2022-12-11 10:08

RNN代码实现

单层RNN结构这是某一个时刻的RNN网络，输入:at−1a^{t-1}at−1为前一个时刻隐藏层的输出结果xtx^{t}xt当前的输入的向量这里公式上需要tanh与softmax函数，首先写一下tanh

小菜猫est·2022-12-11 07:47

100天精通Python（数据分析篇）——第64天：Pandas分组groupby函数案例

文章目录每篇前言一、分组(groupby)1.GroupBy对象：DataFrameGroupBy，SeriesGroupBy1）分组操作2）分组运算3）按自定义的key分组2.GroupBy对象支持迭代操作1）单层分组

无羡ღ·2022-12-11 07:21

从核函数到SVM原理--sklearn-SVM实现

我们知道，SVM相对感知机而言，它可以解决线性不可分的问题，那么它是怎么解决的呢？它的解决思想很简单，就是对原始数据的维度变换，一般是扩维变换，使得

Kola_Abner·2022-12-11 02:00

神经网络中单层神经元表示逻辑运算

心得体会先谈谈个人对神经网络的一些理解。现在很多框架都把神经网络当做黑盒子来用了，其中的很多算法步骤都看不到，用起来总有些心虚。我们知道一般的神经网络都是长成上图这个样子的，经典的三层：输入层、隐藏层和输出层。为了更好的了解神经网络的本质，我们把左半部分遮住的话就是上图这个样子。如果你学过逻辑回归的话，就能看出来，其实这部分就是一个简单的逻辑回归啦。那神经网络之所以那么牛的原因肯定就是前半部分对吧

芳芳不是我真名·2022-12-10 16:29

层次聚类算法python_Python实现简单层次聚类算法以及可视化

本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法，以及可视化，供大家参考，具体内容如下基本的算法思路就是：把当前组间距离最小的两组合并成一组。

weixin_39758288·2022-12-10 12:25

机器学习：11.机器学习---神经网络

A、8B、12C、20D、24C第2关：神经元与感知机#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self

HNU岳麓山大小姐·2022-12-10 08:42

头歌平台-机器学习-11.神经网络

EduCoder平台：机器学习—神经网络第1关：什么是神经网络第2关：神经元与感知机编程要求：根据提示，在右侧编辑器补充python代码，构建一个感知机模型，底层代码会调用您实现的感知机模型进行训练，并对一个特征值分别为青绿

Pretend ^^·2022-12-10 08:10

感知机对偶算法

知识源于——《统计学习方法（第二版）》李航感知机（perception)一种二分类的线性分类模型。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（二分类类别为-1，+1二值）。

木北鲜生·2022-12-10 08:03

跟李沐学AI--深度学习之感知机

感知机从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

小小小方·2022-12-09 22:53

李沐深度学习-ch03

8.线性回归+基础优化算法先来一个简化模型：拓展到一般的线性模型：线性模型可以看作是单层神经网络：衡量预估质量：利用平方损失手机一些训练数据点来决定参数值（wi和b），例如过去6个月卖的房子，这被称为训练数据

Forever^^??·2022-12-09 22:52

深度学习：神经网络中为什么需要使用激活函数？（超详细）

一、百度百科我们先看下百度百科的解释：如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。

JJJasmine的H君·2022-12-09 22:19

李沐深度学习-ch05

10.多层感知机最早的一个人工智能算法（简单二分类）训练感知机时相当于做异或判断，如果yi真实值与利用wi和bi计算值异号，则不断更新w和b。

Forever^^??·2022-12-09 22:49

MNIST手写数字识别 —— 从感知机到卷积神经网络

上一节使用十个输出节点的感知机模型实现了手写数字识别，但是在训练了100个epoch之后，也仅仅达到0.8037的准确率，如果尝试调整max_epochs、损失函数、梯度下降方法或学习率，会发现准确率还是难以上去

学习历险记·2022-12-09 21:56

浅谈卷积神经网络

在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了，那么网络的逼近能力就相当有限

大家都要开心·2022-12-09 16:07

基于卷积神经网络的文本分类

模型介绍CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）即卷积神经网络，本质上，CNN就是一个多层感知机，只不过采用了局部连接和共享权值的方式减少了参数的数量，使得模型更易于训练并减轻过拟合

_MaHao·2022-12-09 12:01

Lesson 8.1&8.2 单层回归神经网络&torch.nn.Linear实现单层回归神经网络的正向传播

一、单层回归网络：线性回归1单层回归网络的理论基础许多人都以为神经网络是一个非常复杂的算法，其实它的基本原理其实

Grateful_Dead424·2022-12-09 12:26

No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...

分别利用机器学习(随机森林)和深度学习(多层感知机/卷积神经网络)方法进行训练。

weixin_39806388·2022-12-09 11:24

《基于eigen3多层感知机的反向传播算法实现》

《基于eigen3多层感知机的反向传播算法实现》Deeplearning现在有四大范式MLP、CNN、RNN、Attention，一般featureextractor会是CNN、RNN，semanticinfo

TimTargaryen·2022-12-09 10:27

动手学深度学习--多层感知机篇（MLP）

多层感知机前言：本章分为8小章1.多层感知机线性模型的缺陷：具有单调性：即W增大output增大，W减小output减小，而现实中存在许多违反单调性的例子：①体温预测死亡率②收入变化与还款可能性隐藏层与多层感知机

yijie_01·2022-12-09 09:19

实现多层感知机（从0和简洁实现）

一、从0实现多层感知机1、导包以及加载数据，使用的是Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

全全全呀·2022-12-09 09:44

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