单层感知机

线性二分类的实现

神经网络结构从视觉上判断是线性可分的，使用单层神经网络；输入层设置两个输入单元，表示经纬度：=1,2输出层设置一个单元，表示地盘所属阵营：=+a=Logistic(z)权重参数为：=(1,2)^,=()
唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

线性回归（机器学习）

用神经网络的思维来看待线性回归单层的神经网络，其实就是一个神经元，可以完成一些线性的工作，比如拟合一条直线，这用一个神经元就可以实现。
唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

感知机的认识和简单的实现

一、感知机perceptron1.1感知机的信号只有0和1两种取值1.2神经元会计算传递过来的信号总和只有当信号总和超过某个界限的时候，神经元才会被激活1.3信号权重不同的权重对应的信号的重要性越高二、
王摇摆·2022-11-18 04:42

激活函数意义，什么样的函数可以作为激活函数，设计激活函数时需要考虑什么，常见激活函数及其优缺点和应用场景——从感知机到神经网络

文章目录感知机是什么感知机的局限性线性空间和非线性空间感知机的局限性克服局限性激活函数的意义：从感知机到神经网络——差别在于激活函数激活函数什么样的函数可以作为激活函数对激活函数需要了解到什么程度设计激活函数时需要考虑什么常见的激活函数及其优缺点和应用场景
Winkyyyyyy·2022-11-18 04:12

《深度学习入门》第5期-从感知机到神经网络-码农解书（视频）

前两期的节目介绍了感知机的内容，本期节目将开始解读《深度学习入门》这本书的第3章神经网络的内容，将从感知机迈入神经网络的世界，重点介绍感知机与神经网络的区别。
码农甲V·2022-11-18 04:24

感知机、支持向量机、神经网络的关系

感知机模型感知机是最早的人工智能算法，他是支持向量机和神经网络的基础。它的基本思想是找到一条直线，将两类样本进行划分。其求解方法则类似与梯度下降法不断对w,b进行调整。
hmsjdzzj·2022-11-18 04:20

从感知机到神经网络

一、神经网络的一个重要性质1.1重要性质自动从数据中学习到合适的权重参数1.2称呼共n层神经元，称之为n-1层网络输入层中间层（隐藏层）输出层1.3计算神经网络节点值*权重值+偏置值=输出值根据输出值的大小计算出节点值输出值超过0，节点值是1输出值小于等于0，节点值是0将原来的表达式用新函数h(x)h(x)h(x)来表示二、激活函数登场简介将输入信号的总和转换为输出信号输入：输入信号的加权总和激活
王摇摆·2022-11-18 04:15

通过逻辑回归和感知器算法对乳腺癌数据集breastCancer和鸢尾花数据集iris进行线性分类

LogisticRegreeion分类器学习和测试lr=LogisticRegression()lr.fit(X_train_scaler,y_train)y_pred_lr=lr.predict(X_test_scaler)#定义感知机
Love _YourSelf·2022-11-18 04:44

机器学习——感知机及K近邻

一、感知机importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltnp.random.seed(3)#其实这里应该用x1=np.linspace(0,5,50)#X轴数据集
Cpsu·2022-11-17 11:50

动手学习深度学习——softmax函数与sigmoid函数区别

1.解决的实际问题不同在动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与交叉熵一文中，我们以softmax函数和交叉熵实现了一个“单层神经网络”——softmax回归分类器；同
时生丶·2022-11-17 07:11

常见激活函数适用场景及优缺点分析

下图为单个感知机模型的结构，其中f(⋅)f(·)f(⋅)即为激活函数，y=f(∑wixi)y=f(\sumw_ix_i)y=f(∑wixi)。激活函数的作用对于一个多层感知机，
巴涅波赫夫·2022-11-17 07:37

AI遮天传 ML/DL-感知机

感知机的出现是人工智能发展史一大重要里程碑，其后才诞生了：多层感知机、卷积神经网络等一系列的经典网络模型。
老师我作业忘带了·2022-11-17 07:01

学习笔记（7）——条件随机场(CRF)与序列标注

1机器学习的模型谱系2条件随机场3条件随机场工具包4HanLP中的CRF++API条件随机场模型与感知机模型同属结构化学习大家族，但性能比感知机还要强大。
StriveQueen·2022-11-16 13:48

深度学习基础--感知机

文章目录学习资料感知机感知机基本概念简单逻辑电路与门与非门或门使用权重和偏置的实现使用权重和偏置实现与门使用权重和偏置实现与非门使用权重和偏置实现或门感知机的局限性线性和非线性多层感知机已有门电路的组合实现异或门小结学习资料
兔子骑士叫旺仔·2022-11-16 10:42

深度学习基础--神经网络（1）激活函数

文章目录从感知机到神经网络激活函数阶跃函数（感知机的激活函数）sigmoid函数阶跃函数和sigmoid函数绘制和对比ReLU函数本文为学习笔记参考书籍：《深度学习入门:基于Python的理论与实现》/
兔子骑士叫旺仔·2022-11-16 10:12

西瓜书学习第五章---神经网络

神经网络一、神经网络简介1.1神经元模型1.2神经网络的工作模式二、感知机与多层网络2.1感知机2.2多层网络三、BP算法四、全局最小和局部最小4.1全局最小4.2局部最小4.3跳出局部最小的常用方法五
Dr. J·2022-11-16 07:24

机器学习----第五章神经网络 学习笔记

机器学习第五章神经网络引入感知机与多层网络误差逆传播算法全局最小与局部极小常见神经网络深度学习引入神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的的交互反应
刘星星儿·2022-11-16 07:02

机器学习读书笔记：神经网络

文章目录神经元感知机&多层神经网络神经网络学习多层神经网络误差逆传播算法：BP(BackPropagation)神经网络过拟合问题局部最小与全局最小现在的深度学习大行其道，深度学习就是利用深度神经网络来进行学习
新兴AI民工·2022-11-16 07:26

MNIST手写数字识别 —— 基于Mindspore快速构建感知机实现十分类

基于深度学习框架快速构建感知机实现手写数字二分类不依赖数学知识，使用MindSpore深度学习框架快速实现模型结构定义、损失函数定义、梯度下降的方法。
学习历险记·2022-11-16 07:25

CVPR2022Oral专题系列(三)：图像增强主干网络MAXIM

目录一.简介二.多轴MLP三.交叉结构MLP四.实验结果五.总结Reference一.简介随着Transformer和多层感知机技术的普及，一些过去难以解决的计算机视觉问题，能够被处理，并在实际的应用中加以使用
程序猿老甘·2022-11-16 01:38

李航 统计学习方法 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·2022-11-16 00:03

rust还是python_在数据科学领域，Rust 会是 Python 的最佳替代方案吗？

Python实现第一章描述了一个非常简单的单层神经网络。这个神经网络可以使用基于随机梯度下降的机器学习算法，对来自于MNIST数据集的手写数字进行分类。
weixin_39755712·2022-11-16 00:32

[2022-11-06]神经网络与深度学习第4章 - 卷积神经网络(part 4)

——恒等快捷链接ResNet18网络实例化没有残差连接的ResNet18带残差连接的ResNet18比较写在最后卷积神经网络(part4)ResNet写在开头虽然根据泛逼近定理，只要有足够的训练样本，单层前馈网络也能足以表示任何函数
三工修·2022-11-15 17:12

图像分类之卷积神经网络的基础知识

1.1卷积神经网络的发展历史    1940年神经网络的概念被提出，1960年感知机的概念被提出，但一直没得到实践应用，直到1989年用于手写字符识别的LeNet模型被LeCun等人提出，该模型在部分领域受到广泛应用
zpc1219·2022-11-15 14:26

Pytorch学习笔记6——时间序列RNN

【5，3，10】单层RNN实现时间序列预测（波形预测）RNN的梯度弥散与梯度爆炸gradientclipping方法解决梯度爆炸使用LSTM可以很
深度学不学习·2022-11-15 11:51

[Pytorch]多层感知机（MLP）回归的实现、训练与评估

文章目录前言一、网络主体构建1.网络构建1.网络结构可视化二、数据集构建与网络训练1.数据集构建2.网络训练三、网络评估总结前言MLP是一种常用的前馈神经网络，使用了BP算法的MLP可以被称为BP神经网络。MLP的隐节点采用输入向量与权向量的内积作为激活函数的自变量，激活函数采用Relu函数。各参数对网络的输出具有同等地位的影响，因此MLP是对非线性映射的全局逼近。除了使用Sklearn提供的ML
electric_sheep·2022-11-15 11:15

菜菜学paddle第一篇：单层网络构建手写数字识别

前言：1、数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。2、MNIST是深度学习领域标准、易用的、成熟的手写数字识别模型数据集，包含50000条训练样本和10000条测试样本。一、数据加载1、使用pa
若石之上·2022-11-15 11:11

Paddle极简方案快速构建手写数字识别模型-V1

1998年，LeCun分别用单层线性分类器、多层感知器（
时空摆渡者·2022-11-15 11:41

菜菜学paddle第二篇：全连接神经网络构建手写数字识别

前言：从前面的第一篇文章，我们得知单层全连接网络是没法识别手写数字的。为此我们在本篇文章使用经典的全连接神经网络来识别一下，看看识别的效果如何。什么是经典的全连接神经网络呢？
若石之上·2022-11-15 11:41

Python值传递和引用传递（详细分析）

不可变对象赋值3.2可变对象赋值3.3变量删除3.4变量赋值总结4.Python函数的参数传递4.1参数传递定义4.2不可变对象的参数传递4.3可变对象的参数传递5.总结6不可变与可变对象赋值对比：6.1单层源对象
朝歌晚酒南栀雪·2022-11-15 09:25

pytorch保存权重以及加载权重

一、定义一个多层感知机classMLP(nn.Module):def__init__(self):super().
陈住气^-^·2022-11-15 09:23

《动手学深度学习》(PyTorch版)代码注释 - 6 【Multi_Layer_Perception_with_simple_way】

并且在博主学习的理解上对代码进行了大量注释，方便理解各个函数的原理和用途配置环境使用环境：python3.8平台：Windows10IDE：PyCharm此节说明此节对应书本上3.10节此节功能为：多层感知机的简洁实现由于此节相对容易理解
Hurri_cane·2022-11-15 09:52

时序预测 | MATLAB实现LSTM多输入多步预测

时序预测|MATLAB实现LSTM多输入多步预测目录时序预测|MATLAB实现LSTM多输入多步预测基本介绍模型结构程序设计单层网络多层网络参考资料致谢基本介绍本次构造带有外源输入的LSTM响应式预测模式
机器学习之心·2022-11-15 00:56

深度学习基础——简单了解meta learning(来自李宏毅课程笔记)

以往的学习，是为了学习一个具体的二分类器f∗f^*f∗，假设人为指定的学习算法是感知机，那么学习的过程需要改进
umbrellalalalala·2022-11-14 15:54

理解人工神经网络，感知机模型、多层前馈神经网络、BP算法（反向传播算法）、输出层和隐含层梯度下降更新权值推导过程。（西瓜书笔记）

理解人工神经网络，感知机模型、多层前馈神经网络、BP算法（反向传播算法）、输出层和隐含层梯度下降更新权值推导过程。
謙卑·2022-11-14 11:59

《统计学习方法》第二章习题

2.1验证感知机为什么不能表示异或设有样本点x1=(0,0),x2=(0,1),x3=(1,0),x4=(1,1)，则由异或的性质得各样本点的输出为y1=0,y2=1,y3=1,y4=0，所以x1和x4
Hilbob·2022-11-14 09:07

【DL】基于pytorch搭建BP神经网络/人工神经网络/多层感知机/全连接神经网络的鸢尾花分类

目录1.介绍2.数据3.模型4.完整代码1.介绍鸢尾（学名：IristectorumMaxim.）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，属百合目、鸢尾科、鸢尾属多年生草本，根状茎粗壮，直径约1cm，斜伸；叶长15-50cm，宽1.5-3.5cm，花蓝紫色，直径约10cm；蒴果长椭圆形或倒卵形，长4.5-6cm，直径2-2.5cm。原产于中国中部以及日本，主要分布在中国中南部。可供观赏，花香气淡雅，可以调
机器不学习我学习·2022-11-14 07:18

[学习日志]白板推导-条件随机场 CRF Conditional Random Field

文章目录背景介绍软分类&硬分类硬分类举例SVM支持向量机PLA感知机LDA线性判别分析软分类举例概率判别模型概率生成模型CRF概率密度的参数形式概率密度的向量形式求边缘概率P(Yt|X)参数估计（学习参数
烫烫烫烫的若愚·2022-11-13 11:13

PyTorch入门（二）搭建MLP模型实现分类任务

本文将会介绍如何使用PyTorch来搭建简单的MLP（Multi-layerPerceptron，多层感知机）模型，来实现二分类及多分类任务。
山阴少年·2022-11-13 10:12

paddle,paddle.nn.Conv2D示例，可变卷积

以上都是单层的情况，但我们的图片通常不是单层的，比如RGB图，它就是三层的。我们就称这个输入的图片有三个通道，那么相应的这时候我们的卷积核也要与之对应，也是要有三个通道。
Vertira·2022-11-12 17:02

AI学习——感知机和BPNN算法

在AI的学习过程中主要有理论课的知识讲解和实验课的实验过程，这里主要就分享我写的实验报告吧1.实验问题：对感知机和BPNN算法的应用。
爱摸鱼的伪程序猿·2022-11-12 17:01

飞桨深度学习零基础入门（二）——使用飞浆（Paddle）实现卷积神经网络的手写数字（mnist）识别

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价使用飞浆实现卷积神经网络的手写数字识别系列文章往期回顾引入依赖包定义数据集读取器定义模型结构训练正则化模型评估可视化使用
艾醒(AiXing-w)·2022-11-12 17:30

【深度学习】第一章：深度学习概述

文章目录1.神经元2.神经网络的组成3.相关符号的说明4.神经网络4.1单层神经网络4.2多层神经网络5.神经网络的整个流程6.神经网络的分类1.神经元说明：为什么使用激活函数？
别闹'·2022-11-12 11:10

极简pytorch-单层神经网络正向传播

首先我们来看下单层神经网络的结构由于业内共识输入层不算层数，所以这是一个单层的神经网络整张图对应的数学公式如下，我们知道不管是机器学习还是深度学习，主要的功能是做预测，比如我们要预测房价,有一组数据，是面积
隐形喷火龙·2022-11-11 23:18

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习6：多层感知机

4多层感知机2022.11.10感知机模型详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/563472789感知机算法过程、收敛性：https://zhuanlan.zhihu.com/
羊老羊·2022-11-11 07:31

李航 统计学习方法 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·2022-11-10 23:19

深度学习的坎坷六十年：从感知机到Transformer...

来源丨机器之心编辑丨极市平台1958年：感知机的兴起1958年，弗兰克·罗森布拉特发明了感知机，这是一种非常简单的机器模型，后来成为当今智能机器的核心和起源。
Tom Hardy·2022-11-10 23:15

pytorch深度学习实战lesson9

下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值
光·宇·2022-11-10 11:15

五大模型看深度学习用于时序预测的最新进展

然而，由于深度学习在时间序列的预测中表现并不是很好，且部分论文表述，在训练时间方面，用Transformer、Informer、Logtrace等模型来做时间序列预测的效果甚至不如通过多层感知机与线性回归做加权
云智慧AIOps社区·2022-11-10 10:39

15个小时彻底搞懂NLP自然语言处理（2021最新版附赠课件笔记资料）【LP自然语言处理涉及到深度学习和神经网络的介绍、 Pytorch、 RNN自然语言处理】 笔记

自然语言处理（2021最新版附赠课件笔记资料）【LP自然语言处理涉及到深度学习和神经网络的介绍、Pytorch、RNN自然语言处理】笔记教程与代码地址P1机器学习与深度学习介绍P22.神经元和神经网络P33感知机和多层神经网路的介绍
电信保温杯·2022-11-10 10:36
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