单层感知机第50页

SVM算法

多项式分类函数3.2高斯核方式四、参考文献一、SVM算法支持向量机（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

保护奶猫·2022-11-20 08:38

Randy@·2022-11-20 06:19

西瓜书＋南瓜书第5章神经网络

目录5.1神经元模型5.1.1M-P神经元模型5.1.2神经网络5.2感知机与多层网络5.2.1感知机5.2.2多层前馈网络5.3误差逆传播算法（BP）5.3.1算法介绍5.3.2算法工作流程5.3.3

煞拉一Q·2022-11-20 06:14

深度学习-卷积神经网络（目标检测环境搭建）-TensorFlow及Keras环境搭建&详细安装教程

基于最小均方误差的线性判别函数参数拟合训练深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.9—MNIST数据集介绍、下载及基本操作深度学习-卷积神经网络-实例及代码1（入门）—利用Tensorflow和mnist数据集训练单层前馈神经网络

猴哥智能·2022-11-20 04:50

基于人脸的常见表情识别实战--深度学习基础知识

感知机：单层神经网络，每个节点线性加权后输出非线性激活，节点值是输入输出值，边值为权重。

mrkindmrhope787·2022-11-20 03:53

李沐-动手学深度学习-线性回归

线性模型可以看做是单层神经网络。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。线性回归具有显示解。

啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

机器学习笔记-Week01

深度学习和pytorch基础文章目录深度学习和pytorch基础机器学习的模型分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习参数模型非参数模型生成模型判别模型神经网络基础单层感知器万有逼近定理神经网络每一层的作用神经网络的参数学习

爱吃章鱼的怪兽·2022-11-20 03:01

A Sensitivity Analysis of (and Practitioners‘ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence笔记

Practitioners’Guide用于句子分类的CNN有许多超参数，这篇论文专注于对单层CNN分类效果进行分析，得出了一些具有指导意义的结论。

Vincy_King·2022-11-20 02:27

机器学习入门：神经网络为什么要非线性

针对这个问题，我首先举一个感知机的例子。感知机中有一种逻辑电流叫异或门，含义在此不做过多的阐述，有兴趣的话，我后面可以做一篇关于感知机的介绍。

YYIIJQ·2022-11-20 02:14

神经网络的前向传播与反向传播及用numpy搭建神经网络

文章目录前言一.全连接神经网络1.1从单个感知机到神经网络1.2DNN的基本结构1.3前向传播算法1.4梯度下降算法1.5反向传播算法1.6激活函数1.relu函数2.sigmoid函数3.tanh函数

刘皮狠·2022-11-20 01:02

直接法公式推导

单层直接法已知两帧图像，估计相机运动设待估计的目标为Tcur,refT_{cur,ref}Tcur,ref，在参考帧（前一时刻）中取一组点{pi}\{p_i\}{pi}的位姿可以通过最小化目标函数求解：

是小糖啊·2022-11-20 01:41

[深度学习] (sklearn)多层感知机对葡萄酒的分类

时间：2021年12月2日fromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.preproc

天空飘来五行码·2022-11-20 00:23

【机器学习】第五章神经网络

第五章神经网络提示：内容简要、供作者自己学习记录使用文章目录第五章神经网络1.神经元模型2.感知机和多层网络感知机多层网络3.误差逆传递算法BP算法梯度下降策略4.全局最小与局部最小5.其他神经网络6.

懒觉逻辑滤镜·2022-11-20 00:52

神经网络基础机器学习第五章

神经网络文章目录神经网络前言一、神经元模型二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法四、全局最小与局部极小五、其他常见神经网络1.RBF网络2.ART网络3.SOM网络4.级联相关网络5.Elman网络6.

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:37

吴恩达深度学习 | (16) 卷积神经网络专项课程第一周学习笔记

目录1.计算机视觉2.边缘检测示例3.更多边缘检测内容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？

CoreJT·2022-11-19 22:28

【Nan‘s 吴恩达深度学习笔记】第四课第一周卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks1.1计算机视觉(Computervision)边缘检测垂直边缘过滤器选择PaddingValid卷积Same卷积步长(Stride)1.6三维卷积1.7单层卷积网络卷积层

Liareee·2022-11-19 22:22

深度学习-----课堂笔记

第三章神经网络目录第三章神经网络3.1从感知机到神经网络3.2激活函数（activationfunction）3.3多维数组1）.shape2）矩阵乘法3.43层神经网络的实现1）符号确认2）各层间信号传递的实现

梦蔚·2022-11-19 22:50

动手学深度学习--课堂笔记softmax回归的从零开始实现

softmax回归是logistic回归的一般形式，logistic回归用于二分类，而softmax回归用于多分类,主要估算输入数据归属于每一类的概率，它输出值个数等于标签中的类别数，是单层神经网络，每个输出的计算依赖于所有的输入

weixin_46480637·2022-11-19 22:50

（十四）从零开始学人工智能-深度学习基础及CNN

1.1.4深度学习发展历史1.1.5小结1.2从感知机到深度神经网络1.2.1感知机1.2.2线性单元是啥1.2.3神经网络1.2.4深度神经网络1.2.5为什么需要激活函数？

同花顺技术·2022-11-19 22:19

【AI】利用简单神经网络做动作识别——基于coco关键点

下文主要通过搭建一个简单神经网络（多层感知机）来做关键点的分类。任务：假如需要对打电话和玩手机的动作做分类。

Dreamcatcher风·2022-11-19 20:02

李飞飞计算机视觉笔记（２）--线性分类器损失函数与最优化

文章中的词语解释：分类器：完整的神经网络类别分类器：分类器中的某一个输出对应的所有权值（单层全连接神经网络）损失函数：不包括正则式的损失函数正则化损失函数：包括正则式的损失函数多类SVM损失（MulticlassSVMloss

linjiet·2022-11-19 20:13

基于kd树的k近邻算法——KNN

k近邻算法属于一种有监督学习算法，不同于决策树、感知机等常见的有监督学习分类算法，决策树和感知机都有一个基于已标记的训练样本进行训练的过程，后续基于训练得到的模型进行归类预测，而k近邻算法作为一种有监督学习算法

Chaoying.·2022-11-19 20:10

李宏毅2022ML 第一周课程笔记

但是人们很快发现线性感知机无法解决异

梦想的小鱼·2022-11-19 19:26

【python代码实现】人工神经网络分类算法及其实战案例（股票价格波动分析）

目录前置知识1、前言2、人工神经网络模型2.1、神经元模型与单层神经网络2.2、多层人工神经网络模型人工神经网络分类算法1、构建数据集2、响应函数3、模型训练4、测试样本分类案例：股票价格波动分析1、数据来源

貮叁·2022-11-19 18:00

BP神经网络预测（python）

可以参考新发布的文章1.mlp多层感知机预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python）下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据

积极向上的mr.d·2022-11-19 18:22

人工神经网络（ANN）及python实现

一、什么是神经网络1.单层神经网络首先以单层神经元为例解释人工神经元是如何工作的x1,x2,…,xN：神经元的输入

杨Zz.·2022-11-19 18:52

学习笔记2

深度学习入门（基于python的理论与实现）感知机基本概念感知机的简单实现与门非门或门多层感知机叠加实现异或门小结：感知机基本概念1.感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

码农10087号·2022-11-19 15:53

Gromacs用alpha-A链和beta-B链制作电荷平衡的测试蛋白

这里用chain-A和chain-B测试，具体结构是先将chain-A和chain-B溶于水，然后做离子平衡，将部分水替换成NA+后，每个单层蛋白质盖成电中性，然后按照这里的步骤按步骤进行。制作alp

小响尾蛇·2022-11-19 14:56

pytorch

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/根据model计算参数数量自己算：单层乘法，层间加法，一个卷积核就算一层，这样是8层defcount_param(

klhidol·2022-11-19 13:27

NNDL 作业4：第四章课后题

XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数．4.2.1网络的构建4.2.2参数的设置4.2.3训练模型4.2.4打印训练结果4.2.5可视化4.2.6与感知机的比较二

别被打脸·2022-11-19 13:53

【统计学习方法读书笔记】感知机的个人理解（1）

读到第二章，感知机，李航老师由浅入深让我有了很好的理解，现在自己总结一下思路。

Masec·2022-11-19 13:22

《统计学习方法》-感知机模型学习笔记

用简单的方法学习——北北感知机模型描述这一部分主要介绍感知机是什么？假设输入空间（输入空间即为特征空间，由实例的各种特征组成）是χ⊆R*，输出空间是Y={-1,+1}。

闰土不用叉·2022-11-19 13:52

统计学习方法读书笔记：感知机

什么是感知机二分类的线性分类模型，输入是实例的特征向量，输出是实例的类别，取-1和+1两值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。

weixin_30287169·2022-11-19 13:16

《统计学习方法》第二章：感知机

（听课记得笔记，大部分是课上的课件内容，发博客作为纪录方便查阅）感知机–入门垫脚石如果找不到好的直线，就要在差的线里面找到一个相对好的线（量化直线有多好）。

乐乐什么都有·2022-11-19 13:44

统计机器学习笔记(一)：感知机

**perceptron:感知机，二分类的线性分类模型。**从输入的特征向量判定类别，向量-->{-1,1},目的是为了求出将数据进行线性划分的分离超平面。模型特点：线性，判别。

tongchaun1999·2022-11-19 13:38

统计学习方法笔记_cbr：第二章感知机

第二章感知机目录第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性；2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2感知机学习算法的原始形对偶式

chenburong2021·2022-11-19 13:59

统计学习方法笔记（理论+实例+课后习题+代码实现）：感知机

1引言1957年Rosenblatt提出感知机模型，它是神经网络和支持向量机的基础。

Jackson_feng·2022-11-19 13:58

统计学习方法笔记（一）：感知机

统计学习方法笔记（一）：感知机前言：本文是基于李航老师《统计学习方法》的笔记~感知机学习的目的：求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。

通辽码农·2022-11-19 13:26

CNN卷积神经网络

CNN卷积神经网络一、什么是CNN卷积神经网络卷积神经网络由三部分组成：输入层、由n个卷积层和池化层的组合组成、全连结的多层感知机分类器。

weixin_43391596·2022-11-19 12:05

diffusion model原理和算法伪代码

文章目录Diffusionmodel前置数学知识VAE和多层VAE回顾1.单层VAE的原理2.多层VAE的原理Diffusionmodel扩散过程（DiffusionProcess）逆扩散过程（ReverseProcess

长星照耀十三州府_·2022-11-19 12:35

深度学习入门：基于Python的理论与实现①

深度学习入门：基于Python的理论与实现①机器学习的三大要素第一章python入门1.Numpy1.1.numpy的N维数组1.2.numpy广播1.3访问元素2.Matplotlib第二章感知机1.

栖陆@.·2022-11-19 12:28

深度学习入门_斋藤康毅_chapter2&3

系列文章目录这是第一部分文章目录系列文章目录前言一、chapter1二、chapter感知机1.numpy生成数组三、神经网络总结前言本来是想通过李沐的网课入门深度学习的，但老师看我的基础太拉，给我推荐了斋藤康毅的书

qq_45136057·2022-11-19 12:56

吴恩达-机器学习课后题06-SVM(支持向量机)1-线性可分

1、概念1、支持向量机：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

NULL326·2022-11-19 12:35

保研面试之机器学习

2、SVM与神经网络可以认为都源自于感知机，但是SVM是通过升维将非线性问题在核空间里映射成为一个线性问题，而神经网络

Julie Y·2022-11-19 10:49

机器学习之BP神经网络

BP神经网络=多层感知机+误差反向

爱吃小巴掌·2022-11-19 10:37

Mlp-Mixer 阅读笔记

它使用多层感知机（MLP）来代替传统CNN中的卷积操作（Conv）和Transformer中的自注意力机制（Self-At

山城火锅有点甜·2022-11-19 09:55

[深度学习]动手学深度学习笔记-2

Task-1线性回归；Softmax与分类模型；多层感知机1.1线性回归原理1.1.1线性回归的基本要素我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。

田纳尔多·2022-11-19 08:44

pytorch自定义RNN结构（附代码）

pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的

皮皮宽·2022-11-19 08:37

卷积神经网络基础题——如何计算CNN的参数量？

先从简单的单层结构分析：CNN的单层结构与标准的神经网络单层结构非常相似：Z[l]=W[l]A[l−1]+bA[l]=g[l](Z[l])Z^{[l]}=W^{[l]}A^{[l-1]}+b\\A^{[

G5Lorenzo·2022-11-19 07:45

深度学习的常见模型CNN

CNN本质上是一个多层感知机，其成功的原因关键在于它所采用的局部连接和共享权值的方式。一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。

bluesliuf·2022-11-19 07:39

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