感知机

神经网络——梯度下降&反向传播

根据感知机的原理。神经元产
方naoke·2020-08-10 10:06

PyTorch系列学习笔记07 - 随机梯度下降

梯度下降算法面临的两个问题：局部极小值与鞍点除了损失函数本身以外影响优化器性能的因素7.2常见函数的梯度感知机函数PyTorch自动求导机制torch.autograd.grad()loss.backward
j.Lee.·2020-08-10 10:01

机器学习之简单神经网络

0、引言在感知机一节中讲到感知机是一种线性模型，存在的缺点是很难解决非线性问题，比如异或（XOR）就是一种典型的线性不可分的问题，因此有了神经网络，通过在感知机的结构中添加隐藏层来拟合非线性问题。
永恒的记忆2019·2020-08-10 06:41

统计学习方法笔记——感知机

简介感知机模型感知机学习策略数据集的线性可分性感知机学习策略感知机学习算法感知机学习算法的原始形式算法的收敛性感知机学习算法的对偶形式总结简介感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，输入为特征向量
朱红的泪·2020-08-10 01:56

关于MNIST手写数字识别的几种实现方式

文章概要由于我最近刚刚学习深度学习，就打算从深度学习中的“Helloworld”(MNIST)开始，本文将包含以下几个内容SVM实现手写数字识别感知机实现手写数字识别AlexNet实现手写数字识别关于数据集
Lzjusc2017·2020-08-10 00:21

《深度学习入门 基于Python的理论与实现》的读书笔记

第二章感知机感知机：接受多个输入信号，输出一个信号。逻辑电路，单层的感知机可以表示与门，与非门，或门。两层的感知机可以表示异或门。
代码artist·2020-08-09 08:42

花书+吴恩达深度学习（三）反向传播算法 Back Propagation

中理解反向传播2.两层神经网络中单个样本的反向传播3.两层神经网络中多个样本的反向传播如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机
zhq9695·2020-08-09 04:38

深度学习之神经网络(第一节)

感知机如上图所示，这里的神经网络是模拟人的神经网络的工作方式所提出的一种理念。感知机简单来说就是在收集了数据进行处理后由感知机得出结果，就像人喝水，由温觉感受器去感觉水温，然后得出结论要不要喝？
ygp12345·2020-08-09 03:57

支持向量机1—线性可分支持向量机与硬间隔最大化

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；支持向量还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
wxn704414736·2020-08-09 02:03

机器学习系列8-深度学习简介

更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：UpsanddownsofDeepLearning1958：Perceptron(linearmodel)，感知机的提出和LogisticRegression
Sakura_gh·2020-08-09 02:27

机器学习——从感知机到BP神经网络(20分钟神经网络入门全解)附BP神经网络python代码

从人体神经网络系统到人工神经网络最简单的神经网络——感知机感知机的构造感知机权值更新的概念和计算感知机的权值更新感知机详细计算过程增加hiddenlayer的神经网络——BP神经网络为什么要增加隐层？
whether-or-not·2020-08-09 01:07

支持向量机（support vector machines, SVM）

算法原理三、非线性SVM算法原理一、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
weixin_38834188·2020-08-09 01:06

李宏毅机器学习笔记（7）：Deep Learning

图1-1深度学习的历史上的起伏可以看到58年提出感知机后由于有人提出了感知机受限后就冷下去了，后经历了一些起伏直到06年的RBM（受限玻尔兹曼机）的提出。
wasser000·2020-08-08 23:50

激活函数原函数和导数的绘制及饱和度-- 021

若有问题或建议，请公众号留言;内容目录一、激活函数简介二、Sigmoid三、tanh四、ReLU五、其它激活函数及饱和度一、激活函数简介  深度学习的发展一般分为三个阶段，感知机-->三层神经网络-->
小麦粒·2020-08-08 22:12

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法原理

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
呆小呆_·2020-08-08 20:11

【深度学习】模型评估与选择

文章目录引言训练误差与泛化误差过拟合和欠拟合模型选择留出法交叉验证法验证数据集K折交叉验证留一法自助法过拟合实验代码结果结果分析引言当我们观察我在博文【深度学习】多层感知机（二）MXNet实现双层感知机中的实验结果
Beb1997·2020-08-08 19:17

【pytorch】手动实现多层感知机（MultiLayerPerceptron）（torch.max(input=X, other=torch.tensor(0.0))的分析+多层感知机的简单实现

文章目录一、手写函数（1）代码（2）结果二、一点思考（1）关于ReLu的思考（2）关于学习率lr的思考1）原因思考2）改正代码三、利用pytorch模块简单实现多层感知机（1）代码（2）结果参考一、手写函数
miracleo_·2020-08-08 18:50

梯度下降方法

这几天在看《统计学习方法》这本书，发现梯度下降法在感知机等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。
lotus___·2020-08-08 17:31

动手学深度学习Pytorch版本学习笔记整理链接

Task01线性回归模型，softmax分类模型，多层感知机笔记链接Task02文本预处理，传统的n-gram模型，循环神经网络基础笔记链接Task03过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶笔记链接
夜灬凄美·2020-08-08 16:51

深度学习——感知机

一、感知机感知机接受多个输入信号，输出一个信号。⼀个感知器接受⼏个⼆进制输⼊，x1,x2,...，x_1,x_2,...，x1,x2,...
Devil's dozen·2020-08-08 12:08

激活函数

一、激活函数的引入从感知机中我们了解了下面的式子。
Devil's dozen·2020-08-08 12:08

语音信号处理第七章：

语音信号处理第二章语音信号处理第三章语音信号处理第四章语音信号处理第五章语音信号处理第七章语音信号处理第九章语音信号处理第十章语音信号处理第十二章语音压缩编码只针对考试内容，不全面讲解各类编码文章目录语音压缩编码原因：原理：（1）时域冗余度：（2）频域冗余度：（3）人的听觉感知机理
jieyannnhereCREAM·2020-08-08 11:38

深度学习PyTorch | 线性回归，softmax和分类模型，多层感知机

线性回归损失函数：优化函数-梯度下降：在求数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent）在深度学习中被广泛使用。它的算法很简单：先选取一组模型参数的初始值，如随机选取；接下来对参数进行多次迭代，使每次迭代都可能降低损失函数的值。在每次迭代中，先随机均匀采样一个由固定数目训练数据样本所组成的小批量（mini-batch）BB，然后求小
大青呐·2020-08-08 00:39

Apollo自动驾驶进阶课（5）——Apollo感知技术

1.感知机器感知系统根据各种各样的传感器来获取汽车周围的驾驶环境，包括Lidar，Camera，Radar，超声波雷达以及拾音器等。
海映瞳·2020-08-07 23:33

感知机原理剖析笔记（如何理解感知机）——《统计学习方法》 李航

文章目录感知机感知机模型感知机学习策略感知机学习算法原始形式对偶形式感知机感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。
野犬1998·2020-08-07 17:47

神经网络之入门基础

一般而言，“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数（一旦输入超过阈值，就切换输出的函数）的模型；“多层感知机”指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。
阿默mini·2020-08-07 16:22

神经网络之学习过程

对于线性可分问题，感知机可以利用数据自动学习，根据“感知机收敛定理”，通过有限次数的学习，线性可分问题是可解的，但是非线性可分问题无法通过
阿默mini·2020-08-07 16:22

感知机算法基础

1、感知机：接收多个输入信号（可想象成具备流动性的东西）并输出一个信号，像电流流过导线向前方输送电子一样，感知机的信号也会形成流，向前方输送信息，取值为1/0，分别对应传递信号/不传递信号。
阿默mini·2020-08-07 16:22

自适应编码机及多层感知机

4_1code自编码机#-*-coding:utf-8-*-#zhibianmajiheduochengganzhijiimportnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadefxavier_init(fa
qiqzhang·2020-08-07 16:18

台大机器学习基石学习笔记

都是反推法台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记2--LearningtoAnswerYes/No问题一PLA感知机的法向量更新的迭代过程证明针对能否停下来？能否确保f~g？
gsw19941117·2020-08-07 13:45

注意力机制

而像SENet中的注意力机制，先把h*w*c2的特征直接在c2维度用平均池化把其变为1*1*c2，然后用多层感知机将其转化为每一层的权重即注意力，然后每一
齐夫子·2020-08-07 13:00

神经网络原理--简单总结

神经网络的基础数学  上面是一个简单多层感知机神经网络（MLP）结构，公式为（这里假设激活函数为ReLUReLUReLU，ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=
_pinnacle_·2020-08-06 12:06

pytorch学习笔记（二十三）：卷积神经网络（LeNet）

LeNet使用多层感知机构造一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。
逐梦er·2020-08-06 10:41

统计学习笔记：感知机（perceptron）原理及C源码实现

相对来说感知机从原理或实现来说都较为简单，按照李航《统计学习方法》就可以实现，根据神经网络中的技巧，可对感知机进行优化，例如采用附加动量法进行权值、偏置的更新，防止训练陷入局部最小，关于这些我会在神经网络以及深度学习的内容中讲述
_Morris_·2020-08-06 10:45

线性分类模型--感知机（perceptron）

线性分类模型--感知机（perceptron）1.引言-分类问题分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题，基本概念可以参考《机器学习方法概论1》。
TRTK·2020-08-06 10:30

机器学习模型-感知机(perceptron)

MachineLearning-Perceptron一.基本原理二.代码实现importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.linear_modelimportPerceptronimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')defloadDataset():da
搬运工1627486·2020-08-06 10:59

Python 线性分类器

原理：感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，它的思想很简单，就是在一个二维空间中寻找一条直线将红点和蓝点分开。线性分类器：在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。
小游园·2020-08-05 21:52

卷积神经网络概述

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是多层感知机（MLP）的变种，本质是一个多层感知机，但由于其采用了局部连接和权值共享的方式
Shawn_gj·2020-08-05 10:37

pytorch学习笔记（十六）：Parameters

我们先定义含单隐藏层的多层感知机。我们使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。在这里我们从nn中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。
逐梦er·2020-08-05 10:48

杂项

在测试网络时，要调用evel(),不做神经元抑制单层感知机，神经元，没有激活函数，没法提供非线性能力；y=w*x+b，加入sigmoid函数0-
kfyong·2020-08-05 00:25

PyTorch 笔记（14）— nn.module 实现简单感知机和多层感知机

1.简单感知机使用autograd可实现深度学习模型，但其抽象程度较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。在这种情况下，torch.nn应运而生，其是专门为深度学习设计的模块。
wohu1104·2020-08-04 21:45

深度学习笔记1：利用numpy从零搭建一个神经网络

所以，我建议在学习深度学习的路上，从最简单的感知机开始写起，一步一
louwill12·2020-08-04 20:45

基础机器学习算法Python实现

Thebasicalgorithmofmachinelearningimplementedbymyself.GitHubrepositorylink:https://github.com/robocoderhan/MachineLearning感知机
robocoder·2020-08-04 17:46

深度学习——感知机（perceptron）图文详解

感知机一，什么是感知机二，用感知机搭建简单逻辑电路2.1与门2.2与非门，或门三，感知机的实现3.1简单感知机的实现3.2导入权重和偏置3.3使用权重和偏置的实现四，感知机的局限性4.1异或门4.2线性和非线性五
Safaearth·2020-08-04 12:28

李航《统计学习方法》笔记

李航《统计学习方法》读书笔记目录李航《统计学习方法》读书笔记一、知识点二、感知机三、k近邻法四、朴素贝叶斯五、决策树六、logistic回归和最大熵模型七、支持向量机八、提升方法九、EM算法EM算法是一种迭代算法
yz1780041410·2020-08-04 09:00

基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类

DNN是deepneuralnetwork的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layerperceptron,MLP）。
xiaosakun·2020-08-04 08:27

《动手学深度学习》Pytorch版学习打卡 (一)

文章目录背景：学习资料：学习前的基础了解：学习方法：第一次打卡内容1.用Pytorch实现一个线性回归2.Softmax回归与分类任务3.多层感知机（MLP）4.文本预处理5.语言模型6.循环神经网络背景
Zed·2020-08-04 07:01

统计学习方法—SVM推导

3.线性不可分SVM3.1松弛变量3.2求解对偶问题3.3支持向量求解参数\(w,b\)4.非线性SVM5.Reference:SVM  支持向量机是一种二分类模型，它以间隔最大作为优化目标，因此它比感知机仅仅以误分类推动的模型要优胜不少
weixin_38169722·2020-08-04 06:00

《统计学习方法（李航）》讲义 第07章 支持向量机

支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型.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;支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器
Just do it·2020-08-04 04:44

3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）

1.感知机原理（Perceptron）2.感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现3.支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）4.支持向量机（SVM）原理5.支持向量机（SVM）软间隔6
weixin_30603633·2020-08-04 04:26
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