感知机

RNN

不含隐藏状态的神经网络考虑一个含单隐藏层的多层感知机。
栋次大次·2020-07-06 02:00

神经网络中的激活函数的作用和选择

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
weixin_34087301·2020-07-06 00:30

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

MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter1)《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
weixin_33980459·2020-07-05 23:21

torch之多层感知机

使用pytorch实现简单感知机，通过多个特征量预测一个连续值。
xiangkej·2020-07-05 19:22

三维点云网络PointNet——模型及代码分析

-T-Net用于将不同旋转平移的原始点云和点云特征进行规范化；mlp是多层感知机，n个共享的mlp用于处理n个点/特征；maxpooling用于融合多个特征并得到全局的1024维的特征；最后根据任务的不同
hitrjj·2020-07-05 18:21

机器学习-SVM

他与感知机的区别是，感知机只要找到可以将数据正确划分的超平面即可，而SVM需要找到间隔最大的超平面将数据划分开。所以感知机的超平面可以有无数个，但是SVM的超平面只有一个。
hiyoung·2020-07-05 18:38

SVM算法

前面谈到的有Logistics回归，感知机没有介绍，其实感知机是最原始最基础的机器学习算法，对它的理解有助于理解其它的算法，包括神经网络、深度学习。扯远了。。。
风-之-谷·2020-07-05 18:36

深度前馈网络

深度前馈网络也叫多层感知机或者是前馈神经网络，是典型的深度学习模型。这种模型是一种前向的映射模型，由最初的输入，经过函数f映射到结果y，模型的输出和模型本身
renyuzhuo·2020-07-05 17:00

sklearn

Filter过滤法方差选择法卡方检验/卡方过滤F检验互信息法总结Embedded嵌入法Wrapper包装法降维算法数据集拆分定义模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法决策树支持向量机SVMk近邻算法KNN多层感知机
夏革·2020-07-05 16:43

经典计算机视觉论文笔记——《Network in Network》

将每个卷积层用一个小型的权值共享的多层全连接神经网络（即多层感知机，mlp）代替，据说比单纯的卷积操作具有更好的非线性表达能力
良言lyboy·2020-07-05 15:29

【HDFS】hadoop的机架感知策略是啥？

首先故名思意机架感知就是感知机架，谁感知？
年轻的海员·2020-07-05 15:24

[深度学习] Relu层作用

比如下图：这时候你需要通过一定的机器学习的方法，比如感知机算法(perceptronlearningalg
四月晴·2020-07-05 12:24

初学深度学习(二):搭建多层感知器识别手写字符集

DeepLearningwithKeras》——AntonioGulli《TensorFlow+Keras》深度学习人工智实践应用林大贵著1.构建项目本章需要继续上一篇初学深度学习(一):初试Keras与多层感知机的搭建所搭
Lyant里·2020-07-05 10:50

Python监督学习_神经网络（深度学习）

这里讨论简单的用于分类和回归的多层感知机(multilayerperceptron,MLP)，MLP也被称为前馈神经网络/神经网络。1.神经网络模型MLP可以被视为广义的线性模型。
泽野·2020-07-05 09:19

机器学习中的分类器：感知机、逻辑回归、支持向量机

  深度神经网络(DeepNeuralNetworks，DNN)是深度学习的基础，由于神经网路是基于感知机模型的扩展，因此多层感知机(Multi-Layerperceptron，MLP)就可以看作是深度神经网络
迷路的咸鱼·2020-07-05 06:39

数据挖掘--模型选择

名称假设/关键优缺点模型策略算法感知机拉格朗日对偶1.初值不同结果不同2.无法处理非线性3.对偶形式将内积存储（Gram矩阵），加速计算误分类点总数最小梯度下降KNN1.k值选择（交叉验证法）2.距离度量
玲珑邪僧·2020-07-05 03:43

SVM学习（二）：线性分类器

1.线性分类器概念线性分类器(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。
qll125596718·2020-07-05 02:16

【机器学习】神经网络详解

1.从感知机到神经网络  在上一篇博客【机器学习】感知机原理详解当中，我们介绍了感知机，这是一种二分类的线性分类模型，只有输出层神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元，学习能力十分有限。  
齐在·2020-07-05 02:00

【TF2.0】【笔记】神经网络小结

文章目录神经网络感知机全连接层神经网络优化目标激活函数SigmoidReLULeakyReLUTanh输出层的设计普通实数空间[0,1][0,1]和为1[-1,1]误差计算均方差交叉熵神经网络的类型卷积神经网络循环神经网络注意力
Samanii·2020-07-04 23:51

神经网络的发展历史与深度学习

1.神经网络的发展历史①提出与应用1943年,模仿人类大脑的学习机理提出McCulloch-PittsNeuron结构1958年,提出感知机模型,第一个可以根据你杨丽数据学习特征权重的模型,解决神经网络权重需要人工设置的问题
zhaixingzhe·2020-07-04 19:19

pytorch入门（三）—— 前馈神经网络

前馈神经网络常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（BackPropagation）网络、RBF（RadialBasisFunction）网络等。
资深糖分大叔·2020-07-04 17:59

神经网络—神经元和神经网络MATBLE代码

%%%%%感知机神经元%%函数newp可以用来生成一个感知器神经网络%net=newp（PR,S)%PR为R*2维矩阵，S是感知器神经网络中的神经元个数net=newp([-2,+2;-2,+2],2)
duanyajun987·2020-07-04 15:42

战场态势感知中的注意力机制探析

开展对战场态势感知机制的研究，可以从理论上厘清机理，为将来设计智能认知模型与算法，辅助指挥员进行态势感知奠定基础。
人机与认知实验室·2020-07-04 09:38

机器学习理论篇之激活函数优劣比较

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
NFMSR·2020-07-04 07:45

NLP算法工程师

1统计机器学习1.1基础算法主要包括六大机器学习算法：感知机，KNN，朴树贝叶斯，决
Fron Suk·2020-07-04 07:14

TensorFlow简介

TensorFlow产生的历史1980s：感知机与特征工程计算力低，数据量小1990s：神经网络在图像和语音领域发力MINIST：手写字体识别，机器学习界的HelloWord2012-：算力和数据增长推动深度学习的繁荣发展
丸子h·2020-07-04 05:10

直播连麦贾扬清，谈谈他所理解的四大 AI 落地问题 | 攻“疫”技术公开课

彼时的人工神经网络，虽然被称作多层感知机（Multi
CSDN云计算·2020-07-04 05:19

支持向量机算法与实现

kerneltrick）3算法实现1算法思想支持向量机(supportvectormachines)是找到一个超平面(hyperplane)将数据划分为一类与其他类的一种二类分类模型，分离间隔最大而区别于感知机
lbf-523·2020-07-04 02:31

动手学深度学习18- 模型构造基础Module类的操作手册

模型的构造通过Module类来构造模型Module的子类Sequential类ModuleList类ModuleDict类构造复杂的模型小结模型的构造回顾之前的3.10章节中的多层感知机的简洁实现中，含但隐藏层的多层感知机的实现方法中
onemorepoint·2020-07-02 13:05

动手学深度学习16- 深度学习的数值稳定性和模型初始化

假设一个层数为L的多层感知机的第$l层H^的权重参数为W^$。为了方便讨论，不考虑偏置阐述，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映
onemorepoint·2020-07-02 13:05

机器学习：Percetron Learning Algorithm（感知机学习算法）

percetron:感知器x代表点，y代表画叉或圈，h代表直线找到一个错误点，如果y=+1，则x与w之间的夹角过大，对w进行重新赋值，令w=w+x；反之w=w-x3是对的，由于w(t+1)=w(t)+y(n)*x(n),所以若两边同乘y(n)和x(n),则可以知道3是对的。使用PLA时需要对象是线性可分的。w(f)和w(t)的内积越来越大，但由于并不知道w(t)的长度有无变化，所以并不知道w(t)
m0_46469652·2020-07-02 11:21

动手学深度学习（pytorch版）第一次打卡

多层感知机的网络结构其实就是有很多这样的线性回归模型组合而成。向量相加的两种方法：1.两个向量按元素逐一做标量加法（通过循环将每个标量对应相加）。2.两个向量直接做矢量加法。
编程浪子~·2020-07-02 11:55

深度学习——单层感知器从原理到实践

1.工作原理感知器（perceptron），有的也称其为感知机，是人工神经网络中最基础的网络结构（perceptron一般特指单层感知器，而多层感知器一般被称为MLP）。
wjsjason·2020-07-02 10:40

机器学习算法原理与实践（六）、感知机算法

感知机感知机模型感知机的学习策略感知机的原始形式伪代码实现代码对线性可分数据集对线性不可分数据集感知机的对偶形式伪代码代码训练过程分类效果训练误差【原创】Liu_LongPo转载请注明出处【CSDN】http
Liu_LongPo·2020-07-02 09:59

ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记-线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

宅家中看到Datawhale的学习号召，在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组，战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技，感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他志愿者！1线性回归这个小节的内容是线性回归的概念简介和pytorch实现。1.1概念线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系，在课程示例中使用房屋的价格作为标签，选取面积和房龄两个特征，建立线性关系的
liuyi6111·2020-07-02 09:06

机器学习笔记-神经网络中激活函数（activation function）对比--Sigmoid、ReLu，tanh

如果不用激励函数（相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下，每一层的输出都是上一层的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这与一个隐藏层的效果相当（这种情况就是多层感知机MPL）。
lilu916·2020-07-02 08:58

感知机（Perceptron）无法解决异或（XOR）问题的原因

目录1.异或问题2.感知机（Perceptron）感知机（Perceptron）为什么无法解决异或（XOR）问题呢？1.异或问题首先我们来分析一下什么是异或问题。
智商25的憨憨·2020-07-02 01:58

机器学习&深度学习资料总结

《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到随
feynman233·2020-07-02 00:43

CNN、RNN、DNN的一般解释

转自知乎科言君的回答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。
Daniel大人·2020-07-01 20:49

儿子转眼就长大：Hinton、LeCun、Bengio 口述神经网络简史

1960年的水牛城，工作人员正在「精细调节」一台感知机作者：杨晓凡刘鹏思颖摘要：几位最偏执的人坚持到了春天来临谷歌母公司Alphabet，亚马逊，苹果，Facebook和微软这些全球最大的科技巨头们，都已经很大程度上将自己的未来押在了
人工智能学家·2020-07-01 19:30

为什么在CNNs中激活函数选用ReLU，而不用sigmoid或tanh函数？

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
benniaofei18·2020-07-01 18:17

大话深度学习（一）：初识深度前馈神经网络

深度前馈神经网络文章目录大话深度学习（一）：深度前馈神经网络初识深度前馈神经网络全连接与稀疏连接传统的线性模型的局限性初识深度前馈神经网络深度前馈神经网络可简称为前馈神经网络，前馈神经网络最具有代表性的一个样例就是多层感知机
大鹏的编程之路·2020-07-01 14:43

第一次打卡

研究问题的模型所需要的数据集定义损失函数解析解数值解小批量随机梯度下降是一例典型矢量计算2.Softmax与分类模型softmax的基本概念：分类问题权重矢量神经网络图输出问题小批量矢量数据表达式交叉熵损失函数平方损失估计3.多层感知机多层感知机的基本知识隐藏层及表达公式激活函数
Thoth_A·2020-07-01 14:12

机器学习中的优化问题

最优化问题：解析解存在：最优解可以由公式简单计算没有解析解数值计算启发式方法例：朴素贝叶斯、隐马尔可夫：最优解即极大似然估计值，可由概率计算公式直接计算感知机、逻辑回归、最大熵模型、条件随机场：利用梯度下降法
Shingle_·2020-07-01 13:20

干货丨自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总（一）

《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到随机森林、DeepLearning.
人工智能爱好者俱乐部·2020-07-01 12:38

神经网络设计_学习规则总结

3，感知机学习规则_有监督学习4，Hebb学习规则_无监督学习线性联想器：Hebb假设：若一条突触两侧
OneSea-V3.1·2020-07-01 12:48

多层感知机、常见激活函数

3.8多层感知机xiaoyao动手学深度学习tensorflow2前面学习了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。
AIHUBEI·2020-07-01 07:44

机器学习&深度学习经典资料汇总

《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到随机森林、DeepLearning.
陈—凡·2020-07-01 02:47

《深度学习》第六章学习 深度前馈网络（Deep Feedforward Networks）（待完善）

前言知识深度学习是从机器学习里面发展出来的，机器学习分为下面两个：一.频率派——统计学习：正则化、核化（KernelSVM）、集成化、层次化(神经网络)神经网络中几个较为著名的代表：1.MLP（多层感知机
智商25的憨憨·2020-07-01 02:18

MLP入门：多层人工神经网络模型及算法公式推导（正向传播与逆向传播过程详解）

1.多层人工神经网络模型多层感知机MLP（Multi-LayerPerceptron）也叫多层人工神经网络。一般的，常见的神经网络是如下图所示的层级结构。由输入层、隐藏层（可有多层）和输出层组成。
月半君·2020-07-01 01:27
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