感知机第59页

【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

卷积神经网络（CNN）相关知识以及数学推导

感知机感知机（Perceptron）是由两层神经元组成，输入层接收外界输出信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，也称为“阈值逻辑单元”。感知机能够

Camlin_Z·2020-06-26 11:10

机器学习笔记（一）

判别模型有：K近邻，感知机，决策树，逻辑回归，EM，SVM，Boost,CRF.参数与非参数参数模型参数个数固定，与训练数据无关。非参数模型参数个数依赖于训练数据的个数，会变(不是没有参数)。

超级替补·2020-06-26 06:26

经典论文阅读(一)--NCF: Neural Collaborative Filtering

为了提升NFC的非线性建模能力，我们提出了使用多层感知机去学习用户-项目之间交互函数（interactionfunction）。

Rover Ramble·2020-06-26 06:21

深度学习中常用的激励函数

我们知道深度学习的理论基础是神经网络，在单层神经网络中（感知机），输入和输出计算关系如下图所示：可见，输入与输出是一个线性关系，对于增加了多个神经元之后，计算公式也是类似，如下图：这样的模型就只能处理一些简单的线性数据

雪饼ai·2020-06-26 06:20

笔记：动手学深度学习pytorch（ModernRNN，过拟合欠拟合及其解决方案，梯度消失、梯度爆炸）

RNN存在一些问题梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）-梯度爆炸，梯度消失首先举一个例子：如果有一个层输为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的参数为W

盛季，夏开·2020-06-26 03:38

01_深度学习入门_感知机

时间：2018-01-03作者：魏文应说明：这里转载一篇文章：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855其中的代码可以访问作者的github：https://github.com/hanbt/learn_dl/blob/master/perceptron.py我把他的文章代码放在这里（这是一个实现and功能的感知器，也就是与或非中的与功能）：#!/

秋的懵懂·2020-06-26 00:59

深度学习笔记-第3章-《深度学习入门——基于Python的理论与实现》

这个系列的文章肯定不是很长，整个整合到机器学习-笔记目录深度学习笔记——《深度学习入门——基于Python的理论与实现》第3章——神经网络神经网络和感知机，我觉的是一回事，但是表示的方式发生了变化。

mayavii·2020-06-26 00:19

深度学习笔记-第2章-《深度学习入门——基于Python的理论与实现》

这个系列的文章肯定不是很长，整个整合到机器学习-笔记目录深度学习笔记——《深度学习入门——基于Python的理论与实现》第2章——感知机先概括一下，整个第二章写的是感知机（perceptron）。

mayavii·2020-06-26 00:49

从模型策略算法来理解感知机

由输入空间到输出空间的函数为y=f（x）=sign（wx+b）（1）称为感知机。

马崇·2020-06-26 00:44

模式识别（一）：感知机python实现

模式识别（一）：感知机python实现课件PPT资源下载：https://download.csdn.net/download/qq_42233962/12285717importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

取不到名字的Z先生·2020-06-25 23:30

DNN,CNN和RNN优缺点/区别

DNN,CNN和RNN优缺点/区别感知机包含有输入层、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。

qq_42219077·2020-06-25 23:20

《深度学习入门》读书笔记2：神经网络

关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。

yilyil·2020-06-25 22:28

Tensorflow2.0学习（二）— Keras基础应用（MNIST手写数字图像识别）

上一次第一节的内容是采用基本的神经网络，多层感知机MLP进行手写数据集训练的，这次准备搭建卷积神经网络对MNIST手写数据集进行特征提取，之后在送到MLP中进行训练，关于之前提到的内容这边就不再叙述，如果有对这节部分代码内容有疑问的朋友们可以查看下我博客里第一节的内容

Yohann、·2020-06-25 22:48

图解神经网络发展——TensorFlow学习笔记三

神经网络发展神经网络的发展历史（三起两落）机器学习的典型应用小结；神经网络的发展历史（三起两落）第一次兴起：1958年，人们把两层神经元首尾相接，组成单层神经网络，称做感知机。

路拾遗37·2020-06-25 22:33

[机器学习] 感知机原理（Perceptron）

感知机（Perceptron）由Rosenblatt在1957年提出，是神经网络和支持向量机的基础。

三个半_Z·2020-06-25 21:40

机器学习 BP神经网络(Python实现)

一个神经元即一个感知机模型，由多个神经元相互连接形成的网络，即神经网络。这里我们只讨论单隐层前馈神经网络，其连接形式入下：神经网络模型的待估参数即，每个神经元的阈值，以及神经元之间的连接权重。

猫猫虫(——)·2020-06-25 20:22

关于attention机制在nlp中的应用总结

在计算attention时主要分为三步:第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；第二步一般是使用一个softmax函数对这些权重进

seeInfinite·2020-06-25 19:13

attention各种形式总结