感知机第26页

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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4.感知机

u013250861·2022-11-26 14:18

深度学习和神经网络介绍

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4.感知机

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

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

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

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

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

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

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