感知机第54页

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

生成对抗网络(四)-----------WGAN-GP

第一种是生成器采用普通的感知机。第二组是生成器采用标准的DCGAN。第三组是生成器和判别器都采用MLP。实验结果如下图：从第一和第二组实验中可以看出，随着W的距离降低图像的

勤奋的小学生·2020-07-13 05:24

李航《统计学习方法》——第六章逻辑斯谛回归模型

由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考二项逻辑斯谛回归适用问题：二类分类可类比于感知机算法实验数据：train_binary.csv实现代码：#encoding

fuqiuai·2020-07-13 04:41

统计学习方法-感知机概括和补充

第二章节的目录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零零

BoCong-Deng·2020-07-13 00:01

李航统计学习方法（二）-感知机算法

感知机算法《统计学习方法》系列笔记的第二篇，对应原著第二章。大量引用原著讲解，加入了自己的理解。对书中算法采用Python实现，并用Matplotlib可视化了动画出来，应该算是很硬派了。

文子轩·2020-07-12 22:39

统计学习方法(1) 梯度下降法和SMO算法实现SVM

SVMSVM是深度学习之前的一种最常用的监督学习方法,可以用来做分类也可以做回归.它的本质和感知机类似,但是额外增加了大间隔的优化目标.结合前面提到的核技巧,我们可以把SVM推广到非线性.这样实现的分类器将有着非常好的性质

Hαlcyon·2020-07-12 22:22

深度学习入门笔记（五）：神经网络的学习

逐梦er·2020-07-12 21:55

Datawhale 组对学习打卡营任务12：Transformer

目录Transformer多头注意力层基于位置的前馈网络AddandNorm位置编码多层感知机注意力测试译码器解码器训练TransformerCNNs易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。

滑翔小飞侠·2020-07-12 15:38

TensorFlow2.0 学习笔记（二）MLP

这次我们来讨论MLP——多层感知机数据集使用Keras内置的数据MNIST首先，定义数据加载类对象classMNISTLoader():def__init__(self):(self.x_train,self.y_train

楠木_·2020-07-12 14:57

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(五)

4.2.1均方误差4.2.2交叉熵误差4.2.3mini-batch学习4.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现4.2.5为何要设定损失函数学习的目的在于寻找损失函数最小的权重参数4.1从数据中学习感知机收敛定理可以在有限次学习中使感知机解决线性可分问题

weixin_43114885·2020-07-12 12:53

深度学习入门(一)：神经网络的起源算法--朴素感知机

本文为《深度学习入门基于Python的理论与实现》的部分读书笔记代码以及图片均参考此书目录感知机(perceptron)是什么利用感知机实现与门，与非门以及或门利用感知机实现异或门感知机的局限性感知机通过叠加层实现异或门感知机

连理o·2020-07-12 12:34

第五章误差反向传播算法——基于numpy的代码详解

第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，

刘爱然·2020-07-12 12:21

用神经网络拟合初等函数

引言从理论上讲，感知机和激活函数的组合可以拟合任意函数。本文利用神经网络拟合一个初等函数。

__Lysias__·2020-07-12 12:39

《深度学习入门——基于python的理论与实现》读书笔记（四）

神经网络是由神经元连接而成（形成输入层、隐藏层、输出层的层结构），神经元是使用了sigmoid（或ReLU）的感知机。这一章介绍神经网路的学习。

__Lysias__·2020-07-12 12:39

多层感知机

应用场景多层感知机（multilayerperceptron，MLP）是多层神经网络。

雪糕cool·2020-07-12 11:51

【监督学习】第三课（机器学习，折半算法，专家算法，感知机perceptron，Winnow，在线学习）

这里是监督学习第三课，长期更新，求关注！前两课分别讲了监督学习最简单（普遍）的算法，线性回归，以及knn和常见的问题以及解决方式。对于线性回归的计算复杂度优化由mn两个参数决定。根据他们的相对大小选择更好的求解公式（预测）这一课跟前面不一样，前面我们是给出X输入，求Y，通过预先计算X和Y的关系，这一课我们没有X，只有Y。由Y预测Y。这就是在线学习。下面详细展开！假设现在有一个分类问题，我们8个模型

机器玄学实践者·2020-07-12 10:30

激活函数的作用

这是一个单层的感知机,也是我们最常用的神经网络组成单元啦.用它可以划出一条线,把平面分割开那么很容易地我们就会想用多个感知机来进行组合,获得更强的分类能力,这是没问题的啦~~~~如图所示,那么

小丸子的研究生活·2020-07-12 10:01

python 神经网络包 NeuroLab

neurolab模块相当于Matlab的神经网络工具箱(NNT)neurolab模块支持的网络类型：单层感知机(singlelayerperceptron)多层前馈感知机(Multilayerfeedforwardperceptron

weixin_34241036·2020-07-12 09:59

《动手学深度学习》组队学习打卡Task3——梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测

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)\boldsymb

A_first·2020-07-12 03:00

业余狙击手19·2020-07-12 00:31

神经网络基础知识总结

MLPMLP是多层感知机也成为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网

shayashi·2020-07-11 22:31

sklearn浅析（二）——Generalized Linear Models之一

所有的线性模型都位于sklearn.linear_model下，包含线性回归、岭回归、lasso、弹性网、最小角回归，及各自的多任务版本和带交叉验证的版本，还包括一些其他的模型，如感知机(Perceptron

NirHeavenX·2020-07-11 21:44

TensorFlow2.0(四)--Keras构建深度神经网络(DNN)

selu激活函数2.5模型编译与训练2.6模型验证1.深度神经网络简介深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络，又被称为深度前馈网络（DFN），多层感知机

爱吃骨头的猫、·2020-07-11 20:33

《统计学习方法》第7章课后习题

这一章尤为复杂，我看了好多资料还有博客，数学功底差总是吃亏的1.1比较感知机的对偶形式与线性可分支持向量机的对偶形式。可以根据线性向量机：求解，这边我直接只用自己写的程序求解。

nkenen·2020-07-11 16:33

3.13 dropout

3.13.1方法单隐藏层的多层感知机:其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi（i=1,…,5i=1,\ldots,5i=1,…,5）的计算表达式为hi=ϕ(x1w1i+x2w2i+

咕噜呱啦·2020-07-11 14:25

（二）深度学习基础 -- 7

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

Fiona-Dong·2020-07-11 12:30

感知机原理及实现

感知机的原理感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。

Arish·2020-07-11 12:00

《统计学习方法——第2章》

第2章：感知机感知机（perceptron）是二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，去+1和-1二值。感知机将输入空间中的实例划分为两类的分离超平面，属于判别模型。

不励志读博的程序员不是好厨师·2020-07-11 09:43

《统计学习方法》——第二章感知机

~学习模型把握三点：该模型的适用条件、该模型解决的问题、该模型的三要素2.1感知机模型感知机是二类分类的线性分类(存在某个超平面能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确的分开)模型。

Lyons_boy·2020-07-11 07:44

机器学习之SVM

简介线性SVM算法原理非线性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

dymkkj·2020-07-11 05:14

机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件

《统计学习方法》简介《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

10点43·2020-07-11 03:45

深度学习入门一之感知机

感知机1、感知机是什么感知机是接收多个输入信号，输出一个信号。如图就是一个接收两个输入信号的感知机。其中x1,x2是输入信号，w1,w2称为权重，y是输出信号。图中的称为神经元或者节点。

涵小呆·2020-07-10 20:11

深度学习笔记（二）：激活函数总结

Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5.Softmax一、激活函数的前世今生早在1958年，美国心理学家FrankRosenblatt就提出了第一个可以自动学习权重的神经元模型，称为感知机

AI 菌·2020-07-10 19:50

《深度学习入门——基于python的理论与实现》读书笔记（三）

神经网的节点，神经元如图所示，神经元与感知机的区别是激活函数，即h，不同。

__Lysias__·2020-07-10 19:01

深度学习概述：从感知机到深度网络

（注：本文译自一篇博客，作者行文较随意，我尽量按原意翻译，但作者所介绍的知识还是非常好的，包括例子的选择、理论的介绍都很到位，由浅入深，源文地址）近些年来，人工智能领域又活跃起来，除了传统了学术圈外，Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理

weixin_34255055·2020-07-10 19:27

《深度学习入门》读书笔记1：感知机

感知机perceptron算法。感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出来的。为何我们现在还要学习这一很久以前就有的算法呢？因为感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。

yilyil·2020-07-10 18:27

机器学习笔记之综述

包括：k近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树

wsx_iot·2020-07-10 17:49

机器学习笔记之人工神经网络

发展历史介绍人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)经历多次沉浮，终于在这个时代绽放光芒，是深度学习的基础内容M-P神经元感知机(Perceptron)多层感知机(MultilayerPerceptron

wsx_iot·2020-07-10 17:49

深度学习入门基于python的理论和实践读书笔记（一）

第二章感知机1概念多个输入，一个输出输入叫做输入信号输出叫做输出信号，输出信号只有两种状态，就是被激活（传递信号），不被激活（不传递信号）每个输入都要它自己的权重，输入信号乘以自己的权重相加就是输出信号

嘤嘤怪赚钱养妈妈·2020-07-10 17:18

首发：李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现（Github标星过万！）

（黄海广）李航老师编写的《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

风度78·2020-07-10 16:52

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)

主讲人planktonliplanktonli(1027753147)19:52:28现在我们就开始讲第四章，第四章的内容是关于线性分类模型，主要内容有四点:1)Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系(Fisher分类是最小二乘分类的特例)2)概率生成模型的分类模型3)概率判别模型的分类模型4)全贝叶斯概率的Laplace近似需要注意的是，有三种形式的贝叶斯：1)全贝叶斯2)经验贝叶斯

Nietzsche2015·2020-07-10 16:06

深度学习入门笔记（三）：感知机

逐梦er·2020-07-10 15:35

深度学习入门笔记（四）：神经网络

逐梦er·2020-07-10 15:35

动手学深度学习Pytorch Task01

第一次课主要包含三个部分：线性回归、softmax与分类模型、多层感知机，这些内容主要是对深度学习有一个入门的了解，比较简单，简要概述一下，具体pytorch的编程内容以后再写。

李明朔·2020-07-10 11:38

Pytorch中什么时候调用forward()函数

下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的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。前向计算也即正向传播。

good good study·2020-07-10 09:06

脉冲神经网络Spiking neural network

思路是这种，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。

weixin_34138377·2020-07-10 08:07

MLP(多层感知机)只是CNN(卷积网络)的一个特例

很多书或论文也将MLP和CNN区别开来，但是实际MLP只是CNN的一个特例，也就是说MLP本身也是CNN，以下为简要的论述。上图为CNN的计算过程，这里的输入为3x3的图片，卷积核大小也为3x3，这里的stride为0，计算公式为：Oi=∑i=13(Ki⨂I)+biO_i=\sum_{i=1}^3(K_i\bigotimesI)+b_iOi=i=1∑3(Ki⨂I)+bi 下图为MLP的计

_pinnacle_·2020-07-10 03:16

什么是人工神经网络

感知机（perceptron），是神经元间的直连感知：来自：https://www.youtube.com/watch?v=3JQ3hYko51Y其中白色较亮的点是被激活（更兴奋）的神经元。

往事如yan·2020-07-10 03:09

脉冲神经网络SNN的简介

神经网络经历漫长的发展，目前总共有三代，它们分别是：第一代神经网络：McCulloch–Pitt感知机，它执行阈值运算并输出数字（1，0）。

one face Zl·2020-07-10 00:34

机器学习入门实战——KNN实战Iris数据集

Quanfita·2020-07-09 22:23

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