感知机

SVM入门（二）线性分类器Part 1

http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.htmlSVM入门（二）线性分类器Part1线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机
duhaomin·2020-08-01 12:48

【有监督学习】积累与发现

theta)=\frac{1}{2}(\mathbf{X\theta}-\mathbf{Y})^T(\mathbf{X\theta}-\mathbf{Y})J(θ)=21(Xθ−Y)T(Xθ−Y)，爱会不会感知机感知机原理小结在
dominic_z·2020-08-01 12:43

监督学习——综述

先从有监督学习算法开始，大致包括以下算法：感知机线性回归+Ridge+Lasso+ElasticNet+正则化逻辑回归+多分类问题决策树最近邻朴素贝叶斯SVMAdaboost随机森林G
泽翾·2020-08-01 10:15

svm理论与实验之2：线性分类器

线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。
雪韵凌枫·2020-08-01 09:05

PyTorch 多层感知机与分类器 实战-Minst

6.多层感知机与分类器逻辑回归交叉熵多分类实战-Minst全连接层激活函数与GPU加速常用激活函数一键部署GPU加速测试与可视化测试可视化逻辑回归对于逻辑回归我们不能直接最大化accuracy。
_zZhe·2020-08-01 08:39

人工神经网络（二）单层感知器

本篇文章，我们开始介绍最简单的神经网络结构，感知器，在了解原理的基础上，下篇博客我们代码实现一个单层感知器：感知器：人工神经网络的第一个里程碑是感知机perceptron，这个名字其实有点误导，因为它根本上是做决策的
eSoo·2020-08-01 07:44

【转载】深度学习概述：从感知机到深度网络

原文地址：http://www.52ml.net/15104.html深度学习概述：从感知机到深度网络2014年05月10日⁄字号小中大文章目录机器学习基础感知机前馈神经网络自编码器受限波尔兹曼机深度网络卷积网络实现结论附录
xceman1997·2020-08-01 07:09

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？
巷中人·2020-08-01 03:16

神经网络为什么要有激活函数，为什么relu 能够防止梯度消失

如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机
deep_learninger·2020-08-01 02:06

深度学习入门笔记（六）：误差反向传播算法

专栏——深度学习入门笔记推荐文章深度学习入门笔记（一）：机器学习基础深度学习入门笔记（二）：神经网络基础深度学习入门笔记（三）：感知机深度学习入门笔记（四）：神经网络深度学习入门笔记（五）：神经网络的学习深度学习入门笔记
逐梦er·2020-07-31 23:23

为什么要用非线性激活函数？为什么要引入非线性修正单元？

如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机
Blazer！·2020-07-31 19:11

神经网络基础之感知器

2.1感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。这里所说的“信号”可以想象成电流或河流那样具备“流动性”的东西。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。
__流浪剑客·2020-07-31 12:04

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记 系列之一

目录笔记汇总1、感知机/多层感知机（MLP）2、NumPy多维数组的运算部分总结3、前向传播（forwardpropagation）4、激活函数（1）阶跃函数（2）sigmoid(逻辑回归常用)（3）ReLU
云不见·2020-07-30 21:50

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二)

当年，神经网络被F·Rosenblatt一篇著作《感知机》给直接打
weixin_33974433·2020-07-30 20:59

DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略

DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略目录深度学习(神经网络)的简介1、深度学习浪潮兴起的三大因素深度学习(神经网络)的基础知识
一个处女座的程序猿·2020-07-30 20:54

【机器学习（二）】感知机

本篇是关于机器学习的第二篇，这一系列的文章主要是参考李航老师的《统计学习方法》一书，以及兼考虑周志华老师的《机器学习》一书本篇主要讲述的是感知机，需要注意的是与后面的支持向量机（SVM）的比较，尤其是与线性可分的支持向量机之间的比较
第五清风·2020-07-30 16:57

【机器学习（三）】拉格朗日对偶性

本篇是关于机器学习的第三篇，这一系列的文章主要是参考李航老师的《统计学习方法》一书，以及兼考虑周志华老师的《机器学习》一书本篇不是李航老师的《统计学习方法》中的一部分，主要是对第二篇感知机中所涉及到的拉格朗日对偶性进行补充
第五清风·2020-07-30 16:57

对偶（duality）的含义

对偶问题机器学习或者线性规划等问题中经常被提到，如卡尔曼滤波与信息滤波互为对偶形式，支持向量机以及感知机也存在对应的对偶问题，那么应该怎样理解对偶问题呢？
TensorME·2020-07-30 05:59

几种常见的神经网络了解

神经网络技术起源-感知机神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。
studyeboy·2020-07-30 00:51

感知机

感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。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。
cute 0001·2020-07-29 23:36

机器学习：监督学习各方法特点及适用情况

笔者最近在学习传统的机器学习方法，目前在看的主要是监督学习，总结如下：一、感知机感知机是二类分类的线性分类模型（即适用于二类分类），其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取值为+1和-1二值。
VM_Alike·2020-07-29 20:15

Alink漫谈(十五) ：多层感知机 之 迭代优化

Alink漫谈(十五)：多层感知机之迭代优化目录Alink漫谈(十五)：多层感知机之迭代优化0x00摘要0x01前文回顾1.1基本概念1.2误差反向传播算法1.3总体逻辑0x02训练神经网络2.1初始化模型
罗西的思考·2020-07-29 20:00

【艾琪出品】-【南开大学】20春学期《数据科学导论》在线作业、标准答案参考资料

island68QQ823173334可以的话注明来自CSDN很希望通过CSDN这个平台与大家交流自用留存南开大学-20春学期（1709、1803、1809、1903、1909、2003）《数据科学导论》在线作业1.单层感知机是由
island33·2020-07-29 19:48

机器学习简史

brief-history-machine-learning/文章目录1949年DonaldHebb(赫步)：赫布理论1952年ArthurSamuel(亚瑟·塞缪尔)：西洋跳棋程序1957年Rosenblatt(罗森布拉特)：感知机
VoidWalker96·2020-07-29 16:39

JAVA实现BP神经网络算法

在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，DavidRumelhart和JamesMcClelland提出的反向传播算法是最具影响力的。其包含BP的两
MrZhaoyx·2020-07-29 11:00

神经网络

1从感知机到神经网络1.1神经网络的例子输入层、输出层、中间层(隐藏层）。1.2感知机的函数令则1.3激活函数登场例如上节的,激活函数会将输入信号的总和转换为输出信号。
还需要学习的萌新·2020-07-29 02:15

搞科研（时序信号）

看电影数据数据是看电影的fmri信号，一个人大约有两万多个体素，每个体素有530时间长度的信号将一个体素的信号输入到GAN网络中，生成时序信号数据预处理包括将mat格式的数据转化成np格式输入网络模型构建生成网络是一个多层感知机
xxiaozr·2020-07-29 01:12

多尺度卷积稀疏编码的无监督迁移学习

人眼视觉感知机理的研究表明,人眼视觉系统(HumanVisualSystem,HVS)可看成是一种合理而高效的图像处理系统.在人眼视觉系统中,从视网膜到大脑皮层存在一系列细胞,以“感受野”模式描述.感受野是视觉系统信息处理的基本结构和功能单
xiaoduantuilalalal·2020-07-29 00:00

飞飞女神的CV课之打好基础（2）

关于感知机，一个好消息，一个坏消息。想先听哪一个？按照我的惯例，先说好消息！那就是——即使对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。
一定要Bling发光的洛璃安·2020-07-28 22:07

动手学深度学习（一）：回归和多层感知机

线性回归1、线性回归与分类线性回归输出是一个连续值，在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。分类问题中模型的最终输出是一个离散值。图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。2、模型设房屋的面积为x1，房龄为x2，售出价格为y。需要建立基于输入x1和x2来计算输出y的表达式：y’=x1w1+x2w2+b（w1和w2是权重，b是偏差）接下来需要寻找合
Smilhe_·2020-07-28 22:09

感知机学习算法的实现以及收敛性的简单证明

感知机分为原始形式和对偶形式两种，是针对二分类问题，利用分离超平面进行分类的判别模型。分类策略与方法是基于误分类的损失函数，利用梯度下降对损失函数进行极小化。感知机具有简单易于实现的特点。
Siven_L·2020-07-28 21:05

生成学习算法(Generative Learning algorithms)

给定了这样一个训练集，逻辑回归或感知机算法要做的就是去找到一个决策边界，将大象和狗的样本分开来。但是如果换个思路，首先根据大象的特征来学习出一个大象的模型，然后根据
weixin_30528371·2020-07-28 16:53

机器学习：PLA

国庆期间的作业：*了解掌握线性感知机算法（PLA）的基本原理和算法流程，并使用PLA来解决一个实际的分类问题。
weixin_30421525·2020-07-28 16:29

Relu函数作用

如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron
无奈的小心酸·2020-07-28 15:46

机器学习——MP神经元、感知机网络、梯度下降

参考文章：一看就懂的感知机算法PLA（基础概念）感知机PLA（PerceptronLearningAlgorithm）（加深理解）McCullochandPitts神经元基本原理如下图：由McCulloch
雨降·2020-07-28 13:47

前馈神经网络

1深度前馈网络深度前馈网络（deepfeedforwardnetwork），也叫作前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）或者多层感知机（multilayerperceptron
bettercallsoul·2020-07-28 11:28

Bengio Deep Learning 初探 —— 第6章：前馈神经网络

基于梯度的学习1)深度前馈网络(deepfeedforwardnetwork)，又名前馈神经网络或多层感知机(multilayerperceptron，MLP)，前馈的意思是指在这个神经网络里信息只是单方向的向前传播而没有反馈机制
NirHeavenX·2020-07-28 10:55

为什么要在神经网络里引入非线性函数对线性系统进行修正？

如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机
红烧肉不好吃·2020-07-28 07:03

感知机学习算法的对偶形式

感知机学习算法的原始形式：http://blog.csdn.net/qq_29591261/article/details/77934696本文相对于原文在代码中添加了自己的理解和注释，省略推理过程，想看原理推导的请参考原文
Godxv·2020-07-28 06:45

SVM的常见面试点总结

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）。
Manduner_TJU·2020-07-28 03:05

深度学习笔记2：手写一个单隐层的神经网络

笔记1中我们利用numpy搭建了神经网络最简单的结构单元：感知机。笔记2将继续学习如何手动搭建神经网络。我们将学习如何利用numpy搭建一个含单隐层的神经网络。
linux那些事·2020-07-28 02:47

Relu的作用

如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron
lee813·2020-07-28 01:28

第七章 支持向量机

第七章支持向量机基本梳理参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36332083二分类模型,间隔最大化的分类器训练数据线性可分硬间隔支持向量机近似可分软间隔支持向量机不可分非线性支持向量机感知机特殊情况线性支持向量机线性支持向量机假设函数
_威行天下_·2020-07-28 01:59

(八)神经网络之感知机

一.什么是感知机1.理解感知机感知机(Perceptron)算法是一种很好的二分类算法，它前提要求样本是线性可分的模型。
躺在稻田里的小白菜·2020-07-27 16:58

生成模式和判别模式

生成模型：由数据学习联合概率分布，求出条件概率分布作为预测模型朴素贝叶斯法判别模式：由数据直接学习决策函数或者条件概率分布作为预测模型典型的判别模型:k近邻算法，感知机，决策树，逻辑回归，最大墒模型，支持向量机
云之彼端09·2020-07-27 16:08

浅析神经网络为什么能够无限逼近任意连续函数？

下面我分别从线性模型，感知机以及神经网络逐步围绕这个例子来引出自己的观点。（以下的讲解都在二元函数下进行，便于可视化，高维空间类比）1.线性模型如上图所示，我们什么激活函数都不加，那么
zhf19891002·2020-07-27 14:29

图像质量评分-综述（BRISQUE、NIMA、RankIQA）

图像质量评价方法可分为主观评价方法和客观评价方法，主观方法就是凭借人的主观感知来评价对象的质量；客观方法则是依据模型给出的量化指标，模拟人的视觉系统感知机制来衡量图像质量。
小白不小·2020-07-27 13:28

神经网络基础学习笔记（二）神经网络

目录三、神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络例子：3.1.2函数转换：3.2激活函数3.2.1激活函数类型：3.2.3阶级函数的图形3.2.2阶跃函数和sigmoid函数对比：3.2.3ReLU
忆_恒心·2020-07-27 12:10

神经网络基础学习笔记（一）感应机（人工神经元）

目录第二章：感应机（人工神经元）二.感知机2.简单逻辑电路2.1简单逻辑电路2.2代码实现：2.3导入权重和偏置2.4感知机局限性2.5多层感知机实现（解决异或门）2.6小结第二章：感应机（人工神经元）
忆_恒心·2020-07-27 12:39

Alink漫谈(十四) ：多层感知机 之 总体架构

Alink漫谈(十四)：多层感知机之总体架构文章目录Alink漫谈(十四)：多层感知机之总体架构0x00摘要0x01背景概念1.1前馈神经网络1.2反向传播1.3代价函数1.4优化过程1.4.1迭代法1.4.2
罗西的思考·2020-07-26 18:23
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