感知机

NLP ---分词详解（常见的五种分词技术二）

上一篇我们讲了N一最短路径方法、基于词的n元文法模型，本节将主要介绍由字构词方法、基于词感知机算法的汉语分词方法、基于字的生成模型和区分式模型相结合的汉语分词方法，下面我们就开始讲解由字构词的方法：由字构词方法由字构词方法的由来其实这个方法我们在前面讲解
zsffuture·2020-06-29 04:20

基于深度神经网络的股票多因子预测模型

RNN不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩，即包含了一个循环的网络，就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响，也受上一时间输出的影响，进一步地说就是信息具有持久的影响力。
千寻的朋友·2020-06-29 04:43

第三章神经网络——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·2020-06-29 03:12

第四章神经网络的学习算法——随机梯度下降numpy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·2020-06-29 03:12

麻省理工人工智能实验室发现更小更容易训练的神经网络

https://www.toutiao.com/a6688201699858842119/2019-05-0716:38:26神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机，拥有输入层、输出层和一个隐含层
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:26

【神经网络】激活函数softmax，sigmoid，tanh，relu总结

比如，在单层感知机中，分类的结果大于某个值为一类，小于某个值为一类，这样的话就会使得输出结果在这个点发生阶跃，logistic函数解决了阶跃函数的突然阶跃
七彩吞天蟒·2020-06-29 03:34

数据挖掘幕课第四章习题

第四章第一节如图所示的感知机（阈值为0）实现的逻辑功能是：（1分）或门与门非门与非门单选2.在感知机的判决函数中，w0的作用是：（1分）为了后续学习算法推导的方便其实在实际中可以略去控制判决平面到原点的距离控制判决平面的方向单选
爱学习的小邋遢·2020-06-29 02:14

13.深度学习(词嵌入)与自然语言处理--HanLP实现

13.6GitHub笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP13.深度学习与自然语言处理13.1传统方法的局限前面已经讲过了隐马尔可夫模型、感知机
mantchs·2020-06-29 01:45

机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）

典型的线性分类器有感知机，LDA，逻辑斯特回归，SVM（线性核）；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://dataunion.org/12344.html），kNN，决策树
意念回复·2020-06-28 23:25

[分类] 感知机和支持向量机 (perceptron & SVM)

感知机是一个线性分类器，是向量机的基础。为了方便叙述，仅考虑2维问题。如果数据是线性可分的话，那么一定存在一些线，使得线的两侧是两个不同的类。
数据麻瓜·2020-06-28 22:21

《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答

《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答章节代码课后习题第1章统计学习方法概论(LeastSquaresMethod)传送门传送门第2章感知机(Perceptron)传送门传送门第3章k近邻法(
老任学Java·2020-06-28 21:01

常见25种深度学习模型的github代码

1Feedforwardneuralnetworks(FForFFNN)andperceptrons(P)前馈神经网络和感知机，信息从前（输入）往后（输出）流动，一般用反向传播（BP）来训练。
Mr.Jcak·2020-06-28 21:10

文献精读——（第二十四篇）Deep Convolutional GAN（DCGAN）

1.网络结构DCGAN的判别器和生成器都使用了卷积神经网络（CNN）来替代GAN中的多层感知机，同时为了使整个网络可微，拿掉了CNN中的池化层，另外将全连接层以全局池化层替代以
我学数学我骄傲·2020-06-28 20:10

机器学习系列-第1篇-感知机识别手写数字（mnist例子分析）

系列目录：机器学习系列-第0篇-开发工具与tensorflow环境搭建机器学习系列-第1篇-感知机识别手写数字（mnist例子分析）机器学习系列-第2篇-CNN识别手写数字（mnist例子分析）第0篇已经搭好了开发环境
weixin_34402090·2020-06-28 18:37

神经网络的激活函数总结

如果不用激活函数（即相当于激活函数为f(x)=x），在这种情况下，网络的每一层的输入都是上一层的线性输出，因此，无论该神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机
weixin_34162695·2020-06-28 12:10

BP神经网络的公式推导

如果感觉自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧，用的也是反馈(w,b)：典型梯度下降法BP网络的结构BP网络的结构如下图所示，分为输入层(Input)，隐含层
weixin_34162401·2020-06-28 12:02

言简意赅了解十大常见AI算法

感知机二分类二分类的线性分类模型，也是判别模型。目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机是神经网络和支持向量机的基础。学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。
weixin_34150503·2020-06-28 12:41

【机器学习】神经网络实现异或（XOR）

注：在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中，最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题，而这是单层神经网络（也叫感知机）做不到了，当时就觉得非常神奇，之后就一直打算自己实现一下
weixin_34077371·2020-06-28 10:38

浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达

—唐杜甫《戏为六绝句》（其二）【不要为我为啥放这首在开头，千人千面千理解吧】深度学习：概述和一孔之见深度学习（DL），或说深度神经网络（DNN），作为传统机器学习中神经网络（NN）、感知机（perceptron
weixin_34007906·2020-06-28 09:39

近200篇机器学习&深度学习资料分享

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍非常全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning
weixin_33973600·2020-06-28 09:46

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）(1)

《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、Adaboos
weixin_33905756·2020-06-28 07:22

【深度学习之美】一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一）

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_33829657·2020-06-28 06:25

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_33720956·2020-06-28 03:37

常见machine learning模型实现

一、感知机模型二、线性回归(LinearRegression)fromnumpyimport*defloadData(filename):x=[]y=[]f=open(filename)forlineinf.readlines
清，纯一色·2020-06-28 01:01

《统计学习方法》 梯度下降的两种应用场景

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。
weixin_30662109·2020-06-27 23:50

基于 Keras 用深度学习预测时间序列

目录基于Keras用深度学习预测时间序列问题描述多层感知机回归多层感知机回归结合“窗口法”改进方向扩展阅读本文主要参考了JasonBrownlee的博文TimeSeriesPredictionWithDeepLearninginKeras
weixin_30533797·2020-06-27 21:25

李航-统计学习方法-笔记-7：支持向量机

简述支持向量机：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。核技巧：SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
weixin_30485291·2020-06-27 20:50

CNN、RNN、DNN

一：神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。
weixin_30260399·2020-06-27 15:54

Pytorch基础：神经网络

的连接进行传递，将总输入的信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活，并将激活后的计算结果y输出；训练即训练权重w神经网络表示将神经元拼接，两层神经元，即输入层+输出层（M-P)构成感知机
_Zephyrus_·2020-06-27 13:09

深度学习 —— 多层感知机

我们下一个要介绍的结构是单隐藏层的多层感知机（MLP）。MLP可以看成一个输入层由学习到的非线性转化phi进行转化的逻辑回归分类器。这种转化将输入数据投影到线性可分空间。这个中间层被称为隐藏层。
wangli0519·2020-06-27 13:44

DNN,CNN,RNN之间的区别

DNN(深度神经网络)神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，DNN有时
vicavo·2020-06-27 11:18

机器学习算法——感知机&支持向量机

1前言本篇博客主要详细介绍两种具有一定相似性的机器学习算法——感知机Perceptron和支持向量机SVM，该两种算法都是在特征空间中寻找划分平面从而对数据集进行划分的思想，但寻找划分平面的算法不同。
小简铺子·2020-06-27 10:40

机器学习算法与Python学习

之过拟合与欠拟合3.机器学习（3）之最大似然估计4.机器学习（4）之线性判别式（附Python源码）5.机器学习(5)之决策树ID3及Python实现6.机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例7.机器学习(7)之感知机
ljtyxl·2020-06-27 08:10

机器学习面试知识点总结第二弹

生成模型与判别模型监督学习模型可分为生成模型与判别模型判别模型直接学习决策函数或者条件概率分布直观来说，判别模型学习的是类别之间的最优分隔面，反映的是不同类数据之间的差异生成模型学习的是联合概率分布P(X,Y)，然后根据条件概率公式计算P(Y|X)判别模型K近邻、感知机
joshuasea·2020-06-27 08:17

统计学习方法课后习题

第2章感知机2.1第三章K近邻算法3.13.3第五章5.15.2第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.2第七章支持向量机7.2第2章感知机2.1模仿例题2.1，构建从训练数据求解感知机模型的例子。
AmazingJadeWu·2020-06-27 07:06

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)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.
ChenYuanshen·2020-06-27 06:25

『RNN 监督序列标注』笔记-第三章 神经网络

『RNN监督序列标注』笔记-第三章神经网络多层感知机（MultilayerPerceptrons）多层感知机的输出仅仅取决于当前的输入，因此MLPs更适用于模式分类而非序列标注任务。
ycheng_sjtu·2020-06-27 03:31

Tensorflow模型的保存与读取

然后，我们在之前多层感知机的基础上进行模型的参数保存，以及参数的读取。
AI异构·2020-06-27 03:23

RDKit | 基于支持向量机（SVM）的二分类活性预测模型

SVMSVM：（SupportVectorMachine,支持向量机）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
qq2648008726·2020-06-27 03:51

DeepLearning tutorial（4）CNN卷积神经网络原理简介+代码详解

）CNN卷积神经网络原理简介+代码详解@author：wepon@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445本文介绍多层感知机算法
wepon_·2020-06-27 03:58

深度学习为什么要从感知机学起？

感知机是作为神经网络（深度学习）起源的算法，学习感知机的构造是通向深度学习的一种重要思想。概念：感知机是一种算法，更或者说是一种数学表达式，它能接受多个输入信号(x1、x2、x3….)
漩涡鸣雏·2020-06-27 02:59

机器学习——多层感知机MLP的相关公式

iii作为上一层神经元的下标，或者是输入层节点jjj作为当前层神经元的下标，或者是隐藏层神经元kkk作为下一层神经元的下标，或者是输出层神经元i,j,ki,j,ki,j,k表示不同层的相对关系：i→j→ki\rightarrowj\rightarrowki→j→kwijw_{ij}wij表示上一层各神经元到当前神经元的权重，也就是神经元jjj的权重wjkw_{jk}wjk表示当前神经元与下一层各神
雨降·2020-06-27 02:16

近200篇机器学习&深度学习资料分享

《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.
炼丹术士·2020-06-26 22:10

人工智能技术体系-机器学习基础第一讲

包括对感知机、k近邻算法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归、支持向量机（SVM）等详细定义和描述。契合上篇文章中的技术体系图内容。
五癫·2020-06-26 19:37

激活函数之ReLU函数

每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机加入激活函数，给神经元引入非线性因素，神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中
tian_panda·2020-06-26 19:05

数据挖掘（机器学习）面试--SVM面试常考问题

（间隔最大是它有别于感知机）（1
sz-lcw·2020-06-26 17:10

人工智能面试题

1.什么是核函数核函数一般是为了解决维度过高导致的计算能力不足的缺陷，实质就是特征向量内积的平方机器学习中，对于线性可分的情况研究的比较透彻，可以采用SVM/LR感知机等成熟的机器学习模型，但是很多情况是我们希望我们的模型学习非线性的模型
susu2580·2020-06-26 16:59

Matlab中CNN工具包简介（一）

卷积神经网络（CNN）相信大家都不陌生，它是多层感知机（MLP）的一个变种，它通过加强神经网络总相
氟西汀汀汀·2020-06-26 15:07

动手学深度学习学习笔记tf2.0版（4.1 自定义模型）

让我们回顾一下在3.10节（“多层感知机的简洁实现”）一节中含单隐藏层的多层感知机的实现方法。我们首先构造Sequential实例，然后依次添加两个全连接层。
Zero_to_zero1234·2020-06-26 15:49

重磅福利！！机器学习和深度学习学习资料合集

比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning。
大当家奥斯卡·2020-06-26 14:15
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