感知机第53页

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 18:00

【2020暑假学习】第一次作业：深度学习基础

视频学习发展：1956年美国达特茅斯会议：“人工智能”概念诞生1957年Rosenblatt感知机第一次兴起1968年专家系统1969年Minsky提出感知机缺陷第一次低谷1986年Hinton和Rumelhart

薄暮·2020-07-25 19:00

第一次作业：深度学习基础

人工智能发展的历史及标志性事件：达特茅斯会议AI诞生、感知机、专家系统、决策树、逻辑、统计学、深度学习。

Life9706·2020-07-25 18:00

PyTorch搭建CNN网络之CNN卷积神经网络

本节将介绍3种经典的神经网络模型结构，分别是M-P神经元模型、感知机模型和多层感知机模型。

小鱼丸细面~·2020-07-25 10:53

感知机算法（PLA）代码实现

目录1.引言2.载入库和数据处理3.感知机的原始形式4.感知机的对偶形式5.多分类情况—onevs.rest6.多分类情况—onevs.one7.sklearn实现8.感知机算法的作图1.引言在这里主要实现感知机算法

jianli-Alex·2020-07-22 08:00

感知机（perceptron）原理总结

目录1.感知机原理2.损失函数3.优化方法4.感知机的原始算法5.感知机的对偶算法6.从图形中理解感知机的原始算法7.感知机算法(PLA)的收敛性8.应用场景与缺陷9.其他10.参考资料1.感知机原理感知机是二分类的线性分类模型

jianli-Alex·2020-07-21 19:00

BP算法（C语言）实现神经网络（双层感知机）

使用C语言在VS下完成标准BP算法对一个双层神经网络（隐藏层神经元个数不确定）进行模型训练从而确定相应参数（即各层神经元阙值及相关权值矩阵）。通过查阅机器学习书籍了解了各相应参数每次微调的变化量相应的公式推导过程从而实现编码过程中参数的调整更新过程。公式推导细节参考周志华机器学习第五章第三节5.3误差逆传播算法。对于完成的标准BP算法，其用户手册如下：输入神经元个数，即训练样本维数为3，输出神经元

zetn_liu·2020-07-16 05:00

报错ImportError:cannot import name 'fetch_openml' from 'sklearn.datasets'及问题解决方案

对多层感知机权重在MINIST数据集上的可视化实现实验中，遇到报错。

德胜coding·2020-07-16 03:15

目标检测学习路线【基础知识+论文入门】

所以按照下列顺序进行了知识补充（大家有时间还是应该一步一步来呀不要学我感觉这样突击很心虚）感觉刘建平老师这一套真的讲的好清楚，但是反向传播那块我还是没太懂，就找到了另一个博客，也挺好梯度下降（GradientDescent）小结感知机原理小结深度神经网络

han_hhh·2020-07-15 23:03

感知器算法及实现（个人觉得很不错！）

从博客园转载过来格式有问题，显示不完全，原文链接http://www.cnblogs.com/OldPanda/archive/2013/04/12/3017100.html笔记——感知机最近在研究机器学习理论的时候发现了一本好书

gningh·2020-07-15 23:00

10种主要的统计学习方法总结

《统计学习方法》笔记1.感知机适用问题：二分类问题模型特点：分离超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分类点到超平面距离学习的损失函数：误分类点到超平面距离学习算法：随机梯度下降法2.k近邻适用问题

elma_tww·2020-07-15 22:11

pyTorch动手深度学习（线性回归、Softmax与分类模型、多层感知机）

1.线性回归：知识点：平方损失函数（用来评估评为i的样本误差)优化函数-随机梯度下降当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analyticalsolution）。线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numericalsolu

circle_yy·2020-07-15 22:14

《动手学深度学习》（pytorch版）摘要

numpy相互转换自动求梯度深度学习基础线性回归Reo线性回归线性回归简洁实现softmax回归交叉熵损失函数图像分类数据集（Fashion-MNIST）Re0softmaxsoftmax回归简洁实现多层感知机

Kfdhfljl·2020-07-15 17:17

python中的map()和reduce()——感知机代码理解

今天看了一篇文章，写了里面的代码，发现有点疑惑的地方，上网查找资料，现在弄懂了，特此记录一下感知器defpredict(self,input_vec):returnself.activator(reduce(lambdaa,b:a+b,map(lambdax_w:x_w[0]*x_w[1],zip(input_vec,self.weights)),0.0)+self.bias)感知器的过程上面的代

GumingW·2020-07-15 17:36

神经网络基础知识

一、感知机模型概念有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出。二、感知机的应用很容易解决与、或、非问题，解决分类问题。

DAN_L·2020-07-15 17:57

深度学习入门路线

二、深度学习入门篇第一部分：感知机部分零基础入门深度学习-感知机第二部分：线性单元和梯度下降零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降第三部分：神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法第四部分

HUANG Zichen·2020-07-15 16:21

简单粗暴Tensorflow 2.0

简单粗暴Tensorflow2.0目录TensorFlow2.0安装指南TensorFlow2.0基础：张量、自动求导与优化器TensorFlow2.0模型：模型类的建立TensorFlow2.0模型：多层感知机

SunnyRivers·2020-07-15 16:44

动手学习深度学习pytorch版——多层感知机与softmax层

多层感知机与softmax层——动手学习深度学习pytorch版1.内容简介1.1数据集介绍1.2多层感知机(MLP,MultilayerPerceptron)介绍1.3激活函数1.4Softmax层1.5

lavendelion·2020-07-15 16:59

神经网络与感知机 ---西瓜书

感知机是SVM和神经网络的基础。

zhangdamengcsdn·2020-07-15 12:45

Hello_World感知机_懂你我心才安息_(深度学习入门系列之五)

摘要：感知机，就如同神经网络（包括深度学习）的“HelloWorld”。如果不懂它，就如同“为人不识陈近南，便称英雄也枉然”一样尴尬。

云栖精选·2020-07-15 11:11

李航—统计学习方法

《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等

AI玩转智能·2020-07-15 10:04

感知机基础学习

感知机来源于M-P神经元，是罗森布拉特提出的什么是学习率？和步长有什么区别？怎么确定初始学习率？怎么在深度学习中进行学习率调整？两个激活函数有什么区别？

薛定谔的猫1992·2020-07-15 07:50

【深度学习之美】Hello World感知机，懂你我心才安息 (入门系列之五)

5.1网之初，感知机我们知道，《三字经》里开篇

weixin_33881753·2020-07-15 04:03

【深度学习之美】损失函数减肥用，神经网络调权重（入门系列之六）

人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）HelloWorld感知机

weixin_33737774·2020-07-15 04:04

【自己动手写神经网络】小白入门连载（三）--神经元的感知

单个神经元就可以构成一个最简单的神经网络——感知机。在单层神经元感知机中，网络接收若干过输入，并通过输入函数、传输函数给出一个网络的输出。这个网络已经可以解决苹果和香蕉的分类问题。

weixin_30795127·2020-07-15 03:00

浅析iOS兼容测试实践

背景：关于iOS兼容测试往往存在一些理解偏差，多数人认为苹果公司机型比较少，系统发布也不频繁，应该不会有太多涉及适配的问题，而实际情况并非如此，每一个系统发布都会伴随大量的技术革新和硬件变革，用户感知机型与系统带来的全新体验时

朱永_2046·2020-07-15 02:38

神经网络概述

感知机最小的神经网络结构，无论多复杂的神经网络都由许多感知机构成。感知机结构：输入层、输出层感知机感知机是一个二分类模型，能够解决线性分类问题。经过训练，对于每个输入（x1,x2,x3），通过输出!

Valder·2020-07-15 02:58

深度学习开篇-感知机（perceptron）原理和实现

近几年科技领域很流行大数据、机器学习、深度学习之类的字眼，其实，这些东西原理很早的时候就有了，只不过当时不叫这些名词，等我们慢慢学习就会发现，这些玩意儿结合了高数、概率统计学、矩阵论、线性代数等，然后以代码实现来解决实际问题。深度学习可以认为被包含在机器学习之中。至于目前他们的应用和研究领域，包括图像识别、NLP（自然语言处理）等等，大家自行查阅。废话不多说，现在我从一个最简单的模型向大家展示这类

孙小五哥哥·2020-07-15 00:37

阅读笔记 - 《统计学习方法 - 李航》

风险函数1.3过拟合1.4损失函数1.5模型选择的方法1：正则化1.6模型选择的方法2：交叉验证1.7生成方法与判别方法1.8分类器评估指标-精确率、召回率、f11.9序列标注1.10回归1.11本章概要2感知机就是在线性可分的情况下

pennyyangpei·2020-07-14 20:20

深度学习2：常见的线性分类器

典型的线性分类器有感知机，逻辑斯特回归，Softmax分类器，SVM（线性核），LDA(也称Fisher准则)；典型的非线性分类器有朴素贝叶斯（有文章说这个本质是线性的，http

jasonxu666·2020-07-14 20:50

梯度消失和梯度爆炸

假设一个层数为LLL的多层感知机的第

步步星愿·2020-07-14 20:55

【李航统计学习方法】感知机模型

目录一、感知机模型二、感知机的学习策略三、感知机学习算法感知机算法的原始形式感知机模型的对偶形式参考文献本章节根据统计学习方法，分为模型、策略、算法三个方面来介绍感知机模型。

郭畅小渣渣·2020-07-14 19:48

机器学习实战（八）—神经网络实现手写数字识别

MLP的输入DBRHD数据集的每张图片是一个由0或1组成的3232的文本矩阵多层感知机的输入为图片矩阵展开的11024个神经元MLP输出一个one-hot向量（除了某一位的数字是1以外其余各维度数字都是

时光机丶·2020-07-14 19:15

感知机（Perceptron）

文章目录1.感知机模型2.感知机学习策略3.感知机学习算法3.1原始形式3.2算法收敛性3.3对偶形式4.基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型输入

Michael阿明·2020-07-14 17:05

经典机器学习系列之【神经网络详解】

从神经网络定义到M-P模型再扩展到单层感知机、多层前馈神经网络、再到深层神经网络。(本文有一些概念省略了，若有写得不清楚的地方，我们一起在微信群里面讨论讨论)。

小小何先生·2020-07-14 14:36

神经网络学习笔记2-多层感知机，激活函数

1多层感知机定义：多层感知机是在单层神经网络上引入一个或多个隐藏层，即输入层，隐藏层，输出层2多层感知机的激活函数：如果没有激活函数，多层感知机会退化成单层多层感知机的公式：隐藏层H=XWh+bh输出层

dfqqfb·2020-07-14 11:00

简单易懂的讲解深度学习（入门系列之六）

“损失函数减肥用，神经网络调权重”在上一讲中，由于感知机不能解决“异或”问题，明斯基并无恶意却把AI冷藏了二十载。但是解决“异或”问题，其实就是能否解决非线性可分问题。如何来解决这个问题呢？？？

计算机视觉研究院·2020-07-14 11:58

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md《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

musks·2020-07-14 10:05

DeepLearning（深度学习）原理与实现（一）

DeepLearning算是多伦多大学Geofferyhinton教授第二春吧，第一春就是传统神经网络，由于传统的多层感知机很

marvin521·2020-07-14 09:41

损失函数减肥用_神经网络调权重（深度学习入门系列之六）

人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）HelloWorld感知机

chengli1824·2020-07-14 08:01

RNN-LSTM-GRU

跟多层感知机不同在于这里我们保存上一时间步的隐藏变量Ht−1Ht−1并引入一个新的权重参数Whh∈Rh×hWhh∈Rh×h，它用来描述在当前时间步如何使用上一时间步的隐藏变量。

Shingle_·2020-07-14 06:26

深度学习基础

感知机是最简单的一种人工神经网络，是一种二元线性分类器。感知机抽象于生物神经细胞，为了模拟神经细胞行为，与之对应的感知机基础概念被提出，如权重（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细胞体）。

SHERO_M·2020-07-14 05:52

深度学习——感知机：多层感知机（multi-layered perceptron）图文详解

多层感知机一，多层感知机1.1现在已有的门电路组合1.2异或门的实现二，从与非门到计算机三，总结一，多层感知机 在上一篇深度学习——感知机（perceptron）图文详解中我们已经讨论完了简单感知机的原理和实现了

Safaearth·2020-07-14 04:59

深度学习入门系列，用白话文的方式让你看得懂学的快（第五章）

HelloWorld感知机，懂你我心才安息(深度学习入门系列之五)原文再续，书接上回。5.1网之初，感知机我们知道，《三字经》里开篇第一句就是：“人之初，性本善”。

chuange6363·2020-07-14 01:23

机器学习中的损失函数与正则化

损失函数一般有一下几种：1.0-1损失函数（感知机）但一般情况下绝对相等比较困难，因此一般设定一个阈值，满足一定条件时即认为相等。

zc20161202005·2020-07-13 23:16

机器学习——学习路线图

路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归->线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）->(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容)->Logistic回归->支持向量机（SVM）->感知机学

谢厂节_编程圈·2020-07-13 22:42

《动手学深度学习》梯度爆炸、梯度消失、过拟合、欠拟合

假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)\boldsymbol{W}^{(l)}W(l)，输出层H(L)\boldsymbol

Nick_Spider·2020-07-13 19:55

图像语义分割的前世今生

基于神经网络的分割方法的基本思想是通过训练多层感知机来得到线性决策函数，然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的。这种方法需要大量的训练数据。

weixin_30882895·2020-07-13 17:08

ReLU激活函数杂谈

在实现多层感知机代码实现中使用了ReLU激活函数：ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)形状大概是这样的这里根据几个问题来进行回答解释为什么要使用激活函数呢

Dicoee·2020-07-13 14:44

线性分类-感知机，线性判别分析，逻辑回归，高斯判别分析，朴素贝叶斯

线性回归线性分类硬输出-感知机硬输出-线性判别分析软输出-判别式：逻辑回归软输出-生成式：高斯判别分析软输出-生成式：朴素贝叶斯线性分类从线性回归到线性分类，通过激活函数或者降维来实现。

大力水手王老吉·2020-07-13 10:36

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