感知机第27页

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

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

MLP损失函数及反向传播算法

1.多层感知机模型框架多层感知机正向传播（forwardpropagation）a12=f(θ101x0+θ111x1+θ121x2+θ131x3)=f(θ1x)=f(z12)a^2_1=f(\theta

komoreiii·2022-11-24 21:32

PyTorch日积月累_3-neural network

文章目录神经网络工具箱`nn.Module`1.简单的线性回归类2.感知机3.常用方法1.卷积层和池化层2.RNN、LSTM3.损失函数4.其他类型的层两种特殊Module`nn.Sequential`

长星照耀十三州府_·2022-11-24 19:06

人工智能-深度学习-的框架

知乎参考：https://www.zhihu.com/answer/311284811DNN：是所有类型神经网络的总称单层感知机MLP多层感知机CNN卷积神经网络：图像识别，目标检测，视频检测；VGG好像属于

double_yellow·2022-11-24 18:47

深入浅出图神经网络学习笔记（2）神经网络基础

神经网络基础一、机器学习基本概念1.机器学习流程概述1数学模型2损失函数3梯度下降算法二、神经网络1神经元2多层感知机3训练神经网络总结一、机器学习基本概念随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

小杜今天学AI了吗·2022-11-24 18:06

2022年6月，海尔集团提前批算法岗面试题5道｜含解析

就是交叉熵损失，损失函数公式如下：二分类交叉熵多分类交叉熵问题2：介绍一下SVM算法SVM算法就是支持向量机，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

julyedu_7·2022-11-24 18:59

机器学习和深度学习资料合集

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到

Tsingke·2022-11-24 17:42

深度学习中模型的构造(基于pytorch)

我们将继承Module类构造多层感知机，定义的MLP类重载了Module类的__init__函数和forward函数.它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也就是正向传播。

AIM—洋·2022-11-24 16:32

python sklearn KNN 卷积神经网络-手写字识别实例

手写字识别KNN实例利用sklearn来训练一个K近邻（k-NearsetNeighbor,KNN)分类器，用于识别数据集DBRHD的手写数字比较KNN的识别效果与多层感知机的识别效果DBRHD数据集的每个图片是一个由

Rankiy·2022-11-24 16:51

《动手学深度学习》模型选择、欠拟合和过拟合（李沐）

4.4.模型选择、欠拟合和过拟合(4.多层感知机)代码学习笔记（含详细代码注释）4.4.4.多项式回归通过多项式拟合来探索模型选择、欠拟合和过拟合过程importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l4.4.4.1

认真学习！！！·2022-11-24 16:21

记录深度学习入门(鱼书)学习笔记

第2章感知机感知机是神经网络的起源算法，可接收多个输入信号输出一个信号，感知机的信号只有0和1两种取值，0不传递信号1对应传递信号。

baidu_39194745·2022-11-24 14:44

深度学习计算机视觉理论基础（PyTorch）

深度学习计算机视觉理论基础（PyTorch）1神经网络与cv1.1经典的人工神经元模型：M-P模型1.2感知机（Perceptron）的诞生1.3计算机视觉2深度神经网络基础2.1监督学习和无监督学习2.1.1

三耳01·2022-11-24 12:15

常见的机器学习分类模型

Sparkmllib包含的分类模型有：逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升树，多层感知机，线性SVM，朴素贝叶斯。回归模型有：线性回归，决策树回归，随机森林回归，梯度提升树回归，生存回归，保序回归。

tuntunwang·2022-11-24 04:56

误差反向传播算法

通过单个感知机或者单层神经网络只能够实现线性分类的问题，而多层神经网络可以解决非线性分类问题。

xuechanba·2022-11-24 02:44

【动手学深度学习】暂退法(Dropout)

dropout前后的多层感知机将暂退法应用于每个隐藏层的输出(在激活函数之后),并且可以为每一层设置暂退概率:常见的技巧是在靠近输入层的地方设置较低的暂退概率。

xyy ss·2022-11-24 02:13

暂退法dropout----详解与分析(多层感知机)

文章目录暂退法暂退法原理公式分析从零开始实现定义暂退函数定义模型参数定义模型训练和测试简洁实现暂退法暂退法(Dropout)，同L2L_2L2正则化的目标一致，也是处理神经网络模型过拟合(训练集拟合程度高，测试集拟合程度低)的一种有效方法。大家可以想一下，为什么神经网络模型会出现过拟合这种现象呢?其中主要原因有以下几种样本数据分布区间不稳定，样本值会出现范围很大的变化区间神经网络模型过于复杂，神经

Gaolw1102·2022-11-24 02:43

动手深度学习笔记（二十）4.6. 暂退法（Dropout）

动手深度学习笔记（二十）4.6.暂退法（Dropout）4.多层感知机4.6.暂退法（Dropout）4.6.1.重新审视过拟合4.6.2.扰动的稳健性4.6.3.实践中的暂退法4.6.4.从零开始实现

落花逐流水·2022-11-24 02:11

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid；Tanh；ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机（单层感知机）、感知机2（多输出的）、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）及其梯度、LOSS及其梯度（MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法）、感知机（

Henrik698·2022-11-24 01:59

常见激活函数总结（持续更新）

作用如不使用激活函数仅有感知机层的神经网络，无论多少层都可以简化为一个线性映射，其等价于逻辑回归模型（LogisticRegression,LR）。

祥祥2020·2022-11-24 01:11

【笔记】3.5多层感知机

之前：原始数据->手工特征提取->线性/softmax回归现在：原始数据->神经网络->线性/softmax回归神经网络通常需要更多的数据和计算神经网络体系结构用于对数据结构建模多层感知机卷积神经网络循环神经网络

是木槿花啊·2022-11-24 00:42

YOLOv5 激活函数(四)

1.激活函数(Activationfunctions)激活函数使神经网络具有非线性，它决定感知机是否激发。

@BangBang·2022-11-23 22:25

lstm时间序列预测+GRU（python）

可以参考新发布的文章1.BP神经网络预测（python）2.mlp多层感知机预测（python）下边是基于Python的简单的LSTM和GRU神经网络预测，多输入多输出，下边是我的数据，红色部分预测蓝色

积极向上的mr.d·2022-11-23 20:21

mlp多层感知机预测（python）

可以对比我之前发布的文章1.BP神经网络预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python）3.数据集点击此处即可进行下载这篇文章用的数据和我之前发布的BP神经网络预测用的数据一样仍然是多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据，蓝色部分预测红色（x,y,v为自变量，z为因变量）直接上代码，有什么不明白的可以留言#原始数据importmatplotlibimportnum

积极向上的mr.d·2022-11-23 20:50

Python回归预测建模实战-多层感知机（神经网络）预测房价（附源码和实现效果）

机器学习在预测方面的应用，根据预测值变量的类型可以分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型），前面我们介绍了机器学习建模处理了分类问题（具体见之前的文章），接下来我们以波斯顿房价数据集为例，做一个回归预测系列的建模文章。实现功能：使用tensorflow提供的神经网络框架，搭建模型对波士顿房价数据集进行预测，并尝试将预测结果进行分析。实现代码：fromsklearn.dataset

数据杂坛·2022-11-23 20:48

Ch6 深度前馈神经网络

Ch6深度前馈神经网络深度前馈神经网络，也叫多层感知机，（以下以MLP指代深度前馈神经网络）目标是近似某个函数f∗f^*f∗.

老婆叫苏苏·2022-11-23 17:31

【动手学深度学习】多层感知机的简洁实现（PyTorch端口）（含源代码）

正如你所期待的，我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机。与softmax回归的简洁实现相比，唯一的区别是我们添加了2个全连接层（之前我们只添加了1个全连接层）。

旅途中的宽~·2022-11-23 17:02

NLP小白自学日记——《统计学习方法》（持续更新）

阅读目录监督学习第1章统计学习及监督学习概论1.2统计学习的分类1.3统计学习方法三要素1.4模型评估与模型选择1.5正则化和交叉验证1.6泛化能力1.7生成模型与判别模型1.8监督学习应用个人总结第2章感知机

小小小书柜·2022-11-23 16:28

动手学习深度学习

动手学习深度学习内容安排深度学习介绍内容安排深度学习基础：线性神经网络、多层感知机卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet循环神经网络：RNN、GRU、LSTM

福尔摩东·2022-11-23 14:27

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记06：模型选择、欠拟合和过拟合、代码实现

前文回顾：多层感知机、详细代码实现文章目录一、模型选择1.1两种误差1.2两种数据集1.3K-折交叉验证1.4总结二、过拟合和欠拟合2.1过拟合和欠拟合2.2模型容量2.2.1模型容量定义2.2.2模型容量的影响

鱼儿听雨眠·2022-11-23 13:22

【动手学深度学习（笔记）】深度学习基础（TensorFlow版）

目录预备知识数据预处理线性神经网络线性回归线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现Softmax回归（分类问题）图像分类数据集Softmax回归的从零开始实现Softmax回归的简洁实现多层感知机激活函数

手写的现在ing·2022-11-23 13:19

感知机&激活函数（动手学深度学习v2）笔记

感知机定义是二分类模型。

没咋了·2022-11-23 13:48

深度学习系列笔记03多层感知机（上）

文章目录1感知机2多层感知机2.1在网络中加入隐藏层2.2非线性的变化2.3常用激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2sigmoid函数2.3.3tanh函数3多层感知机的从零开始实现3.1初始化模型参数

三木今天学习了嘛·2022-11-23 12:27

动手学深度学习——学习笔记（Task1）

然后，我们由单层神经网络延伸到多层神经网络，并通多层感知机引出深度学习模型。在观察和了解了模型的过拟合现象后，我们将介绍深度学习中对过拟合的常用方法：权重衰减和丢弃法。

轻沉·2022-11-23 12:20

深度学习笔记

矩阵求导6.自动求导7.线性回归基础优化算法8.softmax回归1.预测与分类2.分类标签的表示3.softmax网络架构4.softmax运算5.小批量样本的矢量化6.似然估计7.损失函数的导数9.多层感知机

水云青岚·2022-11-23 12:43

深度学习——数值稳定性+模型初始化+激活函数（笔记）

②计算损失函数l关于参数的梯度，Wt的梯度（链式求导法则）2.数值稳定性的两个问题：①梯度爆炸②梯度消失3【举例梯度爆炸】MLP（多层感知机）第t层隐藏层的计算，省略偏移进行求导从t层到d-1层的链式求导

jbkjhji·2022-11-23 12:12

《机器学习算法竞赛实战》整理 | 五、模型训练

树模型5.2.1随机森林随机森林的优缺点5.2.2梯度提升树5.2.3XGBoost5.2.4LightGBM5.2.5CatBoost5.2.6模型深入对比5.3神经网络5.4实战案例XGBoost多层感知机

飞行模式yu·2022-11-23 12:02

动手学深度学习v2笔记-Day8-深度学习计算

现在引入块的概念块可以描述单个层、由多个层组成的组件或者整个模型我们可以将很多块组合成更大的组件，而这个过程通常是递归的1.Module实现块任何一个神经网络中的层都应该是Module的子类回顾之前的多层感知机

CabbSir·2022-11-23 11:09

动手学深度学习v2笔记-Day4-多层感知机

动手学深度学习v2Day40x00感知机人工智能最早的模型之一模型定义给一个输入XXX权重WWW偏移量bbb有o=σ(+b)o=\sigma(+b)o=σ(+b)其中σ\sigmaσ函数的选择很多，举例一个二分类问题

CabbSir·2022-11-23 11:08

认知科学期末复习笔记

常见心理学派代表人物及思想感觉与知觉感觉与知觉课堂作业注意与意识人类学习的原理学习部分课堂作业人类记忆的产生和过程记忆部分课堂作业情绪与调控原理、手段和方法情绪课堂作业语言、思维与表征语言思维与表征认知神经学神经元的形成、结构、放电过程、及感知机算法神经系统的结构脑的节律与睡眠感觉与运动系统主要的运动

苏福唉·2022-11-23 10:07

深度学习与自然语言处理

一、传统方法的局限通过前面的学习，我学习到了隐马尔可夫模型、感知机、条件随机场、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型等传统机器学习模

骑猪流浪江湖·2022-11-23 10:21

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记 || 线性分类模型之判别函数的几何建模

线性分类模型之判别函数的几何建模文章目录线性分类模型之判别函数的几何建模1.判别函数1.1两类问题1.2多类问题1.3Fisher线性判别LDA算法1.3代码实现1.4结果输出**注释：**2.感知机方法

Mr_LeeCZ·2022-11-23 08:23

机器学习-白板推导学习笔记-6支持向量机SVM1

硬间隔SVM（hard-marginSVM）之前介绍感知机算法的时候说到希望找到一个超平面，使两类数据不分错。

GiggleMiao·2022-11-23 07:36

【深度学习】深度学习模型

深度学习的模型感知机：1957年Rosnblatt提出，是支持向量机与神经网络的基础，是二分类的线性分类模型，寻找超平面1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（BackPropagation

岁月漫长_·2022-11-23 06:20

DL for Scratch 读书笔记

感知机(perceptron)*感知机1*接收多个输入信号，输出一个信号。下图中x1x_1x1、x2x_2x2为输入信号，w1w_1w1、w2w_2w2为权重，b

Morejay·2022-11-23 04:34

NNDL 作业4：第四章课后题

因此，我们使用多层感知机进行求解，在单层前馈

冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:32

week6——DNN-HMM模型

1、从感知机到神经网络这个模型只能用于一个二分类，且无法学习比较复杂的非线性模型，因此在工业界无法使用。而神经网络模型则在感知机的基础上做了扩展，总结下主要有三点：加入了隐藏层，隐藏层可以有很多层，

m0_61474277·2022-11-23 03:04

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