单层感知机第44页

UneXt 基于MLP的快速医学图像分割网络

1.multilayerperceptron(MLP)多层感知机2.参数量减少了72倍，计算复杂度降低了68倍，推理速度（inferencespeed）提高了10倍根据其实验结果表，同结构U-Net参数量

Pr Young·2022-11-28 17:01

动手深度学习笔记（二十四）4.10. 实战Kaggle比赛：预测房价

动手深度学习笔记（二十四）4.10.实战Kaggle比赛：预测房价4.多层感知机4.10.实战Kaggle比赛：预测房价4.10.1.下载和缓存数据集4.10.2.Kaggle4.10.3.访问和读取数据集

落花逐流水·2022-11-28 17:52

视觉SLAM⑧----视觉里程计Ⅱ(光流法与直接法)

目录8.0本章主要目标8.1直接法的引出8.22D光流8.3实践：LK光流8.3.1使用LK光流8.3.3光流实践小结8.4直接法8.4.1直接法的推导8.4.2直接法的讨论8.5实践：直接法8.5.1单层直接法

Courage2022·2022-11-28 16:31

《Neural Collaborative Filtering》论文阅读笔记

目录摘要引言本文的贡献矩阵分解的限制神经协同过滤框架NCF优化方法通用矩阵分解多层感知机(MLP)通用矩阵

rogeroyer·2022-11-28 15:37

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】0前言1使用LK光流（cv）1.1前言1.2useLK.cpp1.3CMakeLists.txt1.4

踏破万里无云·2022-11-28 15:05

Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤

NeuralCollaborativeFiltering--神经协同过滤1摘要这项工作的主要贡献如下2准备工作2.1学习隐性数据2.2矩阵分解3.神经协同过滤3.1通用框架3.1.1NCF学习3.2广义矩阵分解3.3多层感知机

江海寄余生1011·2022-11-28 15:00

神经网络教材推荐,神经网络经典书籍

第1章神经网络和自动控制的基础知识1.1人工神经网络的发展史1.1.120世纪40年代——神经元模型的诞生1.1.220世纪50年代——从单神经元到单层网络，形成第一次热潮1.1.320世纪60年代——

快乐的小荣荣·2022-11-28 14:14

SLAM第八讲实践：【前端2】基于Slambook2的LK光流，G-N实现单层光流以及多层光流以及直接法做VO的超详细实践

/useLK+data的文件目录地址`二.高斯牛顿法实现单层光流和多层光流1optical_flow.cpp2CMakeLists.txt3输出结果三.使用直接法1direct_method.cpp2CMakeLi

老张高手·2022-11-28 14:33

西瓜书学习-神经网络

感知机与多层网络感知机感知机不能实现异或这样简单的非线性可分问题。

weixin_34064653·2022-11-28 14:58

视觉SLAM十四讲——第8讲视觉里程计2（光流法和直接法）

1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流

Cc1924·2022-11-28 14:53

西瓜书---读书笔记5-6章--神经网络和支持向量机

感知机：只有输入输出两层，且只在输出层有激活函数，输入层只负责接收数据。但是如果遇

皮卡猪猪·2022-11-28 14:22

Task04-西瓜书-神经网络

目录1.神经元模型激活函数2.感知机与多层网络3.误差逆传播算法神经网络，是机器学习的一个分支，学名应该叫人工神经网络，与之对应的是生物神经网络（CNN），如下图所示：1.神经元模型在细致了解人工神经网络之前

东东强233·2022-11-28 14:50

机器学习-西瓜书CH5-神经网络

吃瓜教程学习笔记-CH5神经网络5.1-神经元模型1-神经元2-激活函数5.2-感知机与多层网络1-感知机2-多层网络-全连接网络5.3-BP神经网络5.4-全局最小与局部最小5.5-深度学习5.6-参考

Alexa2077·2022-11-28 14:17

【西瓜书】5-神经网络

文章目录5.1-神经元模型5.2-感知机与多层网络5.3-误差逆向传播5.4-全局/局部最小5.5-其他常见神经网络5.6-深度学习参考5.1-神经元模型生物学上的神经元是指一个接受刺激，当刺激超过阈值后便会兴奋

超级虚空·2022-11-28 14:45

深度学习与人工神经网络的介绍

深度学习与人工神经网络深度学习机器学习和深度学习的区别常见的深度学习框架神经网络人工神经网络的概念神经元的概念单层神经网络感知机多层神经网络激活函数深度学习机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的方法

Vinsmoke -Hou·2022-11-28 13:06

【推荐算法学习与复现】-- 深度学习系列 -- Wide&Deep

WideDeep模型是Google在2016年提出的，在业界具有非常大的影响力，模型由单层Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型。

Big_Huang·2022-11-28 10:47

机器学习笔记-单层感知器

单层感知器1、人体神经网络信号从树突传递进来，在细胞核进行汇总，经过轴突传递到其他的部分。从上图可以看出来，神经元是一个信息处理单元，具有多输入多输出的结构。

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

前馈神经网络（Feedforward neural network）

单层感知器最简单的神经网络是单层感知器网络，由单层输出节点组成；输入通过一系列

zhangzzqliumin·2022-11-28 08:29

ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax【基础知识总结】

每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机.

旋转的油纸伞·2022-11-28 08:52

深度学习基础笔记(感知机+CNN+RNN等等)

目录专业词汇神经网络感知机多层感知机卷积神经网络CNN激活函数正则化最优化方法模型设计生成模型自然语言处理NLP循环神经网络RNN流程：专业词汇学习率：一个参数，人为选择，用于控制梯度下降中x的更新将数据分为测试数据集和验证数据集

Silentambition·2022-11-28 04:42

深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍

文章目录1:Whatispruning2:PruninginMLP(多层感知机)2.2Howtomakemask3.PruninginCNN(卷积神经网络)1:Whatispruning剪枝是一种模型压缩的方法

ZZY_dl·2022-11-28 04:06

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法

转自：https://blog.csdn.net/u010223750/article/details/53334313引言这个分类的模型其实也是很简单，主要就是一个单层的LSTM模型，当然也可以实现多层的模型

花儿~开了·2022-11-27 22:37

西瓜书第五章

第五章5.1单个M-P：感知机（sgn激活函数、阶跃函数）、对数几率回归（Sigmoid激活函数）多个M-P：神经网络5.2y=f(∑iwixi−θ)=f(wT+b)y=f(\sum_iw_ix_i-\

Altira·2022-11-27 19:37

神经网络

前馈神经网络包括多层感知机、自动编码机、受限玻尔兹曼机、BP神经网络、卷积神经网络等。其中BP神经网络虽然称为反向传播网络，其反向指的是误差反向传播，由于不存在环路，其也是前馈神经网络的一种。

阿怪的小喵·2022-11-27 19:04

【深度学习】-线性回归

学习来源：李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和

勤奋努力的野指针·2022-11-27 18:30

Torch学习线性回归

线性回归线性回归的基本要素模型定义模型训练（训练数据损失函数优化算法）模型预测线性回归的表示方法神经网络图（单层神经网络）矢量计算表达式importtorchfromtimeimporttimea=torch.ones

qq_39033580·2022-11-27 18:00

上证指数开盘指数预测 Matlab

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

Allen_freem·2022-11-27 18:22

pytorch参数初始化方法

1、初始化方式单层网络初始化方式在创建model后直接调用torch.nn.init里的初始化函数。

一只小小的土拨鼠·2022-11-27 17:51

机器学习笔记2

深度学习目前我们进行大数据机器学习的主要方法，多层感知机就是深度学习的一种，还包括卷积神经网络，深度循环网络，深度Q网

ann0302·2022-11-27 17:08

线性回归基本原理

x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：w=[w1,w2,…,wn]T,b输出是输入的加权和：y=w1x1+w2x2+…+wnxn+b（用向量的写法）y=〈w,x〉+b线性模型可以看作是单层的神经网络常见评估模型

tinason杨·2022-11-27 14:20

机器学习笔记之线性分类

线性分类文章目录线性分类一、感知机算法二、线性判别分析LDA三、Logistic回归四、高斯判别模型GDA(概率生成模型)五、朴素贝叶斯对于线性分类任务，可以再线性回归模型的函数湖面加入一层非线性的激活函数

MoonHonor·2022-11-27 14:50

动手学深度学习（4-7章）代码

多层感知机的从零开始实现多层感知机的简介实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten

我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

学习笔记三：MLP基本原理、矩阵求导术推反向传播、激活函数、Xavier

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？

神洛华·2022-11-27 10:24

学习笔记三：深度学习DNN

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？

读书不觉已春深！·2022-11-27 10:21

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm4.1/4.2

4.1在一个单层中的前向传播以烤咖啡为例主要理解代码到底做了什么，即各层的激活值是如何计算的4.2前向传播的一般实现dense函数作用：输入前一层的激活值，给定当前层的参数，返回本层的激活值作为下一层的输入四个参数

m0_54237635·2022-11-27 10:16

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：【统计学习方法】感知机对鸢尾花(iris)数据集进行二分类4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类继续使用第三章中的鸢尾花分类任务

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

cs231n学习笔记——五.CNN 卷积神经网络

5.1卷积神经网络简介要介绍CNN，TA选择从神经网络的历史开讲，从1957年的单层感知器讲起到1960年的多层感知器到1986年才明确出现反向传播的方法，然而这也只是个理论可行的方法，在实际应用中还是被打烂了头而直到

谷雨·清明·2022-11-27 09:51

李沐动手学深度学习第五章-Pytorch神经网络基础

先回顾一下多层感知机（4.

nousefully·2022-11-27 07:17

西瓜书--第六章支持向量机

6.1支持向量机概述6.1.1为什么引入支持向量机1.感知机的分类超平面不唯一解决方法：增加约束，如SVM的最大化间隔2.感知机无法解决非线性问题解决方法：使用核方法，映射到高维空间6.1.2支持向量机二分类模型基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

仰望星空的小马可·2022-11-27 07:06

【西瓜书】第六章支持向量机---学习笔记

1.间隔与支持向量1.1算法原理：对于线性可分数据集，从几何角度，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，泛化性能更好。

qq_31514061·2022-11-27 07:59

深度学习入门

文章目录神经网络感知机激活函数卷积神经网络神经网络感知机单层感知机可以可以表示与门、或门、与非门局限性：无法表示异或门，单层感知机无法分离非线性空间通过组合与门、与非门、或门实现异或门2层感知机(严格地说是激活函数使用了非线性的

叒狗·2022-11-27 06:39

Transformer源代码学习

Transformer源代码学习模型完整源代码代码解析Encoder单层Encoder多头注意力机制前馈神经网络maskDecoder单层decodertransformer模型完整源代码地址：https

ywh0804·2022-11-27 05:38

SVM多分类应用——基于支持向量机的两组分混合气体四分类定性识别

这种分类方式使它在线性分类中有别于感知机模型。支持向量机学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。支持向量机学习模型的核心是核函数，选择一个适合模

土豆哪里去挖？？·2022-11-27 05:07

多层神经网络

可以通过下图第四个小图所示的感知机来实现。给出合适的权值向量W，就可以实现与运算、或运算、非运算。而异或运算则是非线性可分的。至少需要两条直线采可以将其分开。为了实现对异或结果的分类，可以构建如下

xuechanba·2022-11-27 04:01

深度学习入门之4--误差反向传播法

目录1计算图1.1计算图求解1.2局部计算2链式法则2.1定义2.2计算图的反向传播2.3链式法则与计算图3反向传播3.1加法节点反向传播3.2乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现

༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17

PyTorch学习笔记2——线性回归

比如预测房屋价格、气温、销售额等连续值问题；与回归问题不同的分类问题，分类问题的模型最终输出是一个离散值，比如图像分类，垃圾分类、疾病监测，softmax回归用于解决分类问题线性回归和softmax回归都是单层神经网络

Moon_Boy_Li·2022-11-27 04:01

Pytorch学习之神经网络参数管理

访问指定层的指定参数1.2访问某一层或整个网络的所有参数1.3访问嵌套块的指定参数二、参数初始化2.1内置初始化2.2自定义初始化三、参数绑定四、全部测试代码一、参数访问1.1访问指定层的指定参数首先构建一个多层感知机

ting_qifengl·2022-11-27 03:52

【深度学习】从实现异或运算开始

故事从单层感知器无法实现“异或”运算开始。

月亮鱼与十四行·2022-11-27 00:55

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