单层感知机第45页

深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH

深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH1.从全连接层到卷积1.1不变性1.2多层感知机的限制1.2.1平移不变性1.2.2局部性1.3卷积1.4“沃尔多在哪里”回顾1.4.1通道1.5小结2.图像卷积

泠山·2022-11-26 21:11

pre-norm 和 post-norm 的区别

到了深层以后，单层对主干的影响可以视为小量，而不同层的f统计上是相似的，于是有xn+2=xn+1+f(norm(x

小ccccc·2022-11-26 20:15

利用keras搭建神经网络拟合非线性函数

它的数学原理虽然相对简单，但是能做的事情却不少，数学家已经证明，具有2层(输入层除外)和非线性激活函数的神经网络，只要在这些层中有足够多的神经元，就可以近似任何函数(严格的说法是，激活函数使用了非线性sigmoid函数的感知机

papaofdoudou·2022-11-26 20:44

新冠肺炎预测模型-代码详解（比赛项目）

迁出和比例连接到一起，最终形成训练集2.6测试数据预处理2.7导出excel3.数据分析与可视化3.1画出各地区疫情严重程度(截至2.6累计确诊)4.模型搭建以及训练4.1导入相关包和数据集4.2建模（多层感知机

cherish_xyx·2022-11-26 19:37

动手学习深度学习------学习笔记一

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。

qq_33631858·2022-11-26 18:36

深度学习——参数管理（笔记）

1.单隐藏层的多层感知机importtorchfromtorchimportnn#单隐藏层的多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear

jbkjhji·2022-11-26 17:40

深度学习-神经网络：DNN（Deep Neural Networks=Fully Connected Neural Net==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）

（DeepNeuralNetworks=FullyConnectedNeuralNet==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）一、神经网络的介绍1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.单层神经网络

u013250861·2022-11-26 14:18

深度学习和神经网络介绍

深度学习和神经网络介绍文章目录深度学习和神经网络介绍深度学习的介绍目标1.深度学习的概念2.机器学习和深度学习的区别2.1区别1：特征提取2.2区别2：数据量3.深度学习的应用场景4.常见的深度学习框架神经网络的介绍目标1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.单层神经网络

CharlesDavid_coder·2022-11-26 13:14

全连接神经网络详解

机器学习：数据输入-->人工特征提取-->分类-->输出深度学习：数据输入-->神经网络特征提取和分类-->输出神经元&感知机神经元在上面我们提到深度学习来源于仿生学，其实就

ShiningLeeJ·2022-11-26 13:05

全连接神经网络拟合余弦函数曲线

前面一些概念性知识可参考全连接神经网络详解全连接神经网络是一种多层的感知机结构，层与层之间需要包括一个非线性激活函数。每一层的每一个节点都与上下层节点全部连接，这就是”全连接“的由来。

猪猪的菜牙·2022-11-26 13:33

深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义（知识点汇总）

在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征

Solor_Rays·2022-11-26 12:42

论文阅读：Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey

文章目录一、介绍二、背景1.人工智能和深度学习（1）多层感知机（2）卷积神经网络（3）循环神经网络（4）自编码器（5）生成对抗网络2.NLP中深度学习的动机三、NLP领域的核心概念1.特征表示（1）one-hot

李明朔·2022-11-26 09:15

逻辑斯蒂回归原理及梯度下降法python实现

逻辑斯蒂回归回归与分类的转换回归：学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间，即值域是连续空间分类：学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间，即值域是离散空间回顾感知机感知机模型用一个超平面w⋅x

Coding_Cadenza·2022-11-26 02:12

李宏毅机器学习课程自测练习题

暂停更新LastModified2022.1.7Fri22:27目录(计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

人工智能导论期末复习重点

1970年创立人工智能杂志,1957年提出感知机模型智能分类：群智能，脑智能人工智能分类符号智能，模拟脑智能，主要是基于知识，信息为基础，主要为知识获取，

Veilhry·2022-11-25 20:52

浅析Go语言中Channel的各种用法

目录Go语言基础四if定义单层if语法格式语法警告多层if语法格式Switch定义TypeSwitchSelect定义Select语句注意事项Select用法补充退出判断Channel状态Go语言基础四今天我们要来学习

·2022-11-25 18:20

云原生时代的应用端到端可观测体系如何构建？

在云原生观测场景下指标覆盖不全、业务侵入性大、数据关联性差、缺乏基于业务视角异常感知机制等问题凸显，传统监控能力难以适应云原生架构动态变化、服务依赖复杂、信息组织多样的现实问题，无法从全业务流量链路上有效定位问题

嘉为蓝鲸·2022-11-25 18:46

深度学习面试笔记

深度学习笔记CNN模型汇总MLP模型，多层感知机模型。LeNet模型，第一个经典的CNN模型，之前是DNN模型。优点是将共享卷积参数。AlexNet模型，ReLU和dropout。

FBOY__·2022-11-25 17:30

使用MLP和CNN实现MNIST手写数字识别

使用MLP和CNN实现MNIST手写数字识别MNIST手写数据集的介绍环境介绍MLP多层感知机（原始神经网络）代码部分CNN实现数字手写识别代码部分MNIST手写数据集的介绍MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所

★◣笑七下◥★·2022-11-25 17:42

利用主成分分析法和多层感知机(MLP)实现MNIST数据集分类

利用主成分分析法和多层感知机(MLP)实现MNIST数据集分类#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedJan509:17:062022@author:wzy"""importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalas

LittleZeyuan·2022-11-25 17:12

《机器学习》学习笔记（六）——支持向量机（SVM）

专栏链接：《机器学习》学习笔记目录1.概述2.感知机3.支持向量机3.1引子3.2间隔3.3支持向量3.

闭关修炼——暂退·2022-11-25 17:36

白板机器学习笔记 P36-P38核方法

https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466/pdv5ryP36核方法1-背景介绍背景：当数据线性可分时，我们用感知机算法和硬间隔

李攀007·2022-11-25 17:06

详解SVM

.函数间隔和几何间隔（1）函数间隔（2）几何间隔3.支持向量二、SVM求解1.问题描述2.SVM的对偶形式（1）对偶形式（2）求解（3）KKT条件详解SVM一、什么是SVMSVM是一种二类分类模型，与感知机不同的是

harry_tea·2022-11-25 15:58

【深度学习】MLP,CNN,RNN基本定义与区别

学习记录文章目录定义MLPCNNRNN模型框架图区别代码实现MLPCNNRNN参考定义MLPmultilayerperceptron(多层感知机器)。常用于处理简单逻辑数学问题。

danyow-4·2022-11-25 12:15

深度学习小白笔记（白话机器学习的数学02）

逻辑回归上次看到感知机只能解决线性可分问题，本次来讨论如何解决线性不可分问题。

edwin9·2022-11-25 10:21

深度学习入门---《白话机器学习的数学》笔记

参考公式：3、代码实现：4、运行结果：5、验证：二、多项式回归1、参考公式2、代码实现3、运行结果三、随机梯度下降法的实现1、参考公式小批量（mini-batch）梯度下降法2、代码实现3、运行结果四、感知机

now_try_·2022-11-25 10:45

机器学习基础：神经网络——感知机

目录1.表示学习2.生物神经元V.S.人造神经元3.感知机3.1训练感知机3.2激活函数3.3一层感知机3.4多层感知机3.4.1隐藏层神经元数量选择3.4.2隐藏层如何学习参数3.4.3多层感知机的性质

小羊和小何·2022-11-25 10:53

第五章神经网络（下）

5.3误差逆传播算法多层网络地学习能力比单层感知机强的多。欲训练多层网络，之前的简单感知机学习规则显然不够用了，需要更强大的学习算法。

高自期许·2022-11-25 10:39

深度学习原理流程以及过程

训练数据、验证数据、测试数据2.1.2过拟合以及正则化（1）过拟合（2）正则化2.2训练模型2.2.1神经网络的学习（权重和偏置的学习）2.2.2超参数调整2.3模型评价一、什么是深度学习深度学习基础之感知机深度学习

rs_gis·2022-11-25 09:03

深度学习的概念和工作原理【基础篇】

深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个三层或更多层的神经网络，虽然单层的神经网络仍然可以进行近似预测，但额外的隐藏层可以帮助优化和改进准确性。

极客小普冲呀·2022-11-25 09:54

神经网络：多层感知机-MLP

参考别人的，别看了，我自己做笔记玩的最基本的神经网络：MLP相应的变种的神经网络：误差反向传播（BackPropagation，BP）神经网路、概率神经网络、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN-适用于图像识别）、时间递归神经网络（Longshort-termMemoryNetwork，LSTM-适用于语音识别）等。但最简单且原汁原味的神经网络则是多层感知器（

平平无奇的搬砖仔·2022-11-25 08:27

单层感知器介绍&程序

人体神经网络单层感知器举例感知器学习规则学习率模型收敛条件importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#输入数据X=np.array([[1,3,3],[1,4,3

陈陈的糖罐子·2022-11-25 08:26

matlab单层感知器画线,感知器 matlab实现

1.基本原理神经网络里最简单的模型，就是感知器。感知器可以实现N维空间的线性划分。如二维空间，下图就是用一条直线将(00)分为一类，其余四点为一类。实现了与门。如果要将以上四点划分为(01)(10)为一类，(11)(00)为一类，显然是无法用直线将其分开。如果是三维空间，就是平面划分。如果N维，即超平面。下图为一个神经元模型，输入为pX1的向量，输出为a。感知器工作时，首要要学习，也就是对w和b进

杨朝伟·2022-11-25 08:26

MLP－多层感知机的原理及Matlab实现

在此记录一下多层感知机模型的原理以及我自己的感悟。

一头特立独行的猪·2022-11-25 08:26

神经网络（单层感知器）

单层感知器是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值可变，因此可以通过一定规则进行学习。可以快速、可靠地解决线性可分的问题。

!一直往南方开.·2022-11-25 08:25

python3 4.单层感知器与线性神经网络的应用学习笔记

文章目录前言一、单层感知器简介1.1什么是单层感知器1.2单层感知器相应的计算规则二、单层感知器应用三、线性神经网络应用四、小结前言计算机视觉系列之学习笔记主要是本人进行学习人工智能（计算机视觉方向）的代码整理

mcyJacky·2022-11-25 08:54

单层感知器与线性神经网络

第3章单层感知器与线性神经网络3.1生物神经网络一个多输入单输出非线性系统的动态过程3.2单层感知器3.2.1单层感知器介绍f(x)称为激活函数，可以理解为信号在轴突上进行的线性或非线性变化。

T.S.G·2022-11-25 08:24

神经网络与深度学习---单层感知器（matlab+实例）

单层感知器就像我们大脑中一个简单的神经元一样，神经元输入的是电流信号，而我们这个感知器输入的是一个具体的数。权向量就是输入的一个节点×对应的权值。

clearlove131·2022-11-25 08:53

机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计

机器学习|MATLAB实现MLP多层感知机模型设计目录机器学习|MATLAB实现MLP多层感知机模型设计基本介绍模型描述模型设计程序设计学习总结参考资料基本介绍多层感知器（MultilayerPerceptron

机器学习之心·2022-11-25 08:53

单层感知器线性分类、多层感知器非线性分类样例调用matlab神经网络工具箱实现

newp（PR,S,TF,LF）%PR为输入矢量的取值范围的最大值和最小值S为神经元的个数TF为网络的传递函数默认为hardlimLF为网络的学习函数默认为learnp%以及需要分类的向量组Q%设计一个单层感知机对其分类

好的！文西·2022-11-25 08:22

深度网络梯度爆炸的原因、产生的影响和解决方法(常用激活函数)

给定输入X，多层感知机的第l层的输出H(l)=XW(1)W(2)...W(l)。此时，如果层数l较大，H(l)的计算可能会

凝眸伏笔·2022-11-25 07:32

【神经网络学习篇】tensorflow实现cifar10识别（RNN lstm）

标准RNN中的重复模块包含一个单层。LSTM也有这种链状结构，但重复模块有不同的结构，它有四个神经网络层，以一种特殊的方式进行交互。LSTM中的重复模块包含四个交互层。图片来自：https://m

lesl551·2022-11-25 05:56

SVM——核函数

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？

chy3232·2022-11-25 05:36

细说深度学习之TensorFlow

自从1962年Rosenblat提出感知机（Perceptron）以来，DNN的概念就已经出现了，而自Rumelhart、Hinton和Williams在1986年发现了梯度下降算法后，DNN的概念就变得可行了

十一月的萧邦。·2022-11-25 03:17

深度神经网络模型（DNN）与前向传播算法

1.从感知机到神经网络 \quad\;\;在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: \quad\;\;输出和输入之间学习到一个线性关系，

sihuachun·2022-11-25 02:43

全连接神经网络详解（Full Connect Neural Network）

文章目录前言一、单层神经网络1.1正向传播1.2损失函数1.3梯度下降二、浅层神经网络2.1正向传播2.2反向传播三、深层神经网络3.1ImageNet发展史3.2网络参数总结及展望前言深度学习最基础的网络类型的之一

CPones·2022-11-25 02:12

神经网络的发展历史

1.2感知机模型1958年，罗森·

一只编程小菜鸡·2022-11-24 23:38

神经网络基础与反向传播

文章目录一生物神经网络到人工神经网络二单层感知机网络2.1感知机模型2.2激活函数2.3感知机分类图示2.4感知机的学习策略三多层神经网络四反向传播学习算法(BackPropagation)3.1从输出层到隐含层

Sunburst7·2022-11-24 23:00

神经网络测试集loss不下降_「DL」训练神经网络时如何确定batch的大小？

这些超参数一旦选不好，那么很有可能让神经网络跑的还不如感知机。因此在面对神经网络这种容量很大的model前，是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。

weixin_39957461·2022-11-24 22:00

第二章自编码器生成模型入门

编码器包含三个部分：编码器网络，潜在空间z，解码器网络（1）编码器网络：去一个表示x（如一个图像）然后通过编码器（通常是一个单层或多层的神经网络）将维数从y减小到z（2）潜在

CV小Rookie·2022-11-24 21:53

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