感知机

深度学习小白专场-深度前馈网络和反向传播的重点及基本思想总结

深度前馈网络深度前馈网络也叫做前馈神经网络或者多层感知机（MLP），是典型的深度学习模型。链的全长称为模型的深度，网络的每个隐藏层通常都是向量值的，这些隐藏层的维数决定了模型的宽度。
无人不智能，机器不学习·2020-06-24 21:11

（三）深度学习计算 -- 2

2.模型参数的访问、初始化和共享importtensorflowastf2.1accessparameters先定义一个含单隐藏层的多层感知机，用默认方式进行参数初始化，并做一次前向计算：#构造net=
Fiona-Dong·2020-06-24 12:38

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

从前面的学习笔记中，笔者和大家一起使用了numpy一步一步从感知机开始到两层网络以及最后实现了深度神经网络的算法搭建。
Game_Tom·2020-06-24 12:39

Tensorflow之CNN实现CIFAR-10图像的分类python

但是现在想想还是老师逼迫的时候效率高哈哈哈哈哈，感谢努力push我们的老师~CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN），是一种前馈神经网络，算是多层感知机的一个变种
小白胖爱学习-·2020-06-24 11:33

【重磅干货整理】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.
大熊背·2020-06-24 11:14

机器学习从零开始系列连载（五）——纯Python手写感知机模型

文章目录感知机实现原理感知机python代码实现准备数据取数据并且定义初始化与sign函数训练结果可视化perceptron类封装感知机是二类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
Code进阶狼人·2020-06-24 07:03

深度学习花书学习笔记 第六章 深度前馈网络

深度前馈网络又称多层感知机、前馈神经网络。即只有从x向y方向的传播，最终输出y。主要包括输入层、隐藏层和输出层。神经网络的模型可以解决非线性问题。
liutianheng654·2020-06-24 06:53

李航 统计学习方法 课后习题答案

blog.csdn.net/cracker180/article/details/787783052.3https://blog.csdn.net/xiaoxiao_wen/article/details/54097835感知机
liufei00001·2020-06-24 06:42

注意力机制到底是什么——基于常识的基本结构介绍

本文以一个基于注意力机制的机器翻译模型为例，从人的直觉、中英文翻译的常识、特征工程等角度，对注意力机制的思想和机理进行了阐述；并介绍了一种常见的注意力机制实现形式，即基于感知机的注意力机制；还介绍了一种比较经典的注意力机制
lipengyuer·2020-06-24 05:04

神经网络的Python实现（二）全连接网络

在上一篇神经网络的Python实现（一）了解神经网络中，我们简单介绍了感知机模型和多层网络的基础结构。在这篇博文中，我们将使用python-numpy库搭建多层神经网络模型、介绍和实现BP算法。
leeeon233·2020-06-24 03:17

卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)

经典的多层感知机由一系列全连接
muzi李·2020-06-24 02:30

SVM

SVM感知机在三维空间或者更高维的空间，感知机的模型尝试找到一个超平面，能够把所有的二元类别隔离开。对于这个超平面，我们定义为+=0。在超平面上方=1,在超平面下方=−1。
kakak_·2020-06-24 00:50

《Deep Learning》译文 第六章 深度前馈网络 前言

第六章深度前馈网络深度前馈网络，也常常被叫做前馈神经网络，或者多层感知机(MLPs),是经典的深度学习模型。前馈网络的主要目标是逼近某个函数f*。
coderSkyChen·2020-06-24 00:46

统计学习方法——修炼学习笔记2：感知机

一、感知机的定义感知机是1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础，是二分类线性分类模型，输入为实例的特征，输出为实例类别，实例类别取+1和-1。
Sam_L·2020-06-23 16:43

神经网络与深度学习简史

这一部分，我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生，70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来。
han____shuai·2020-06-23 12:53

CNN中卷积的意义

在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征，然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看，人工找的特征并不总是好用。
guoyunfei20·2020-06-23 11:22

Sklearn中的深度学习基础算法-神经网络MLP

以多层感知机为基础的类：MLPClassifier-神经网络分类器classsklearn.ne
Zen of Data Analysis·2020-06-23 11:52

机器学习-感知机

感知机是1957年，由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。感知机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，取+1和-1二值。
Rotation.·2020-06-23 07:59

复现经典：《统计学习方法》第 5 章 决策树

代码目录第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第12章监督学习方法总结代码参考
风度78·2020-06-23 07:05

复现经典：《统计学习方法》第 4 章 朴素贝叶斯

代码目录第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第12章监督学习方法总结代码参考
风度78·2020-06-23 07:33

动手深度学习Pytorch笔记

3.1线性回归3.2线性回归的从零开始实现3.3线性回归的简洁实现3.4SOFTMAX回归3.5图像分类数据集(FASHION-MNIST)3.5.1获取数据集3.7SOFTMAX回归的简洁实现3.8多层感知机
duter_sun先生·2020-06-23 06:07

最佳深度学习书5本推荐给你

深度学习模型的典型例子是前馈深度网络或多层感知机(multilayerperceptron,MLP)。多层感知机仅仅是一个将一组输入值映射到输
人邮异步社区·2020-06-23 06:16

一文搞懂深度神经网络

文章目录1简介2前向传播2.1FP流程2.2激活函数2.3损失函数3反向传播3.1BP流程3.2梯度下降3.3梯度下降训练策略3.4梯度下降优化算法4实例1简介如下图所示，NN是感知机的升级版，由输入层
小陈说CV·2020-06-22 22:36

深度学习 基于python的理论与实现 读书笔记

深度学习基于python的理论与实现读书笔记第二章感知机第三章神经网络第四章神经网络的学习第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧第七章卷积神经网络第八章深度学习第二章感知机感知机可以看做单个神经元，
canwhut·2020-06-22 20:46

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料 之 文章、博客

github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.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
我还听说过石壁岭的小河湾·2020-06-22 19:50

【机器学习】神经网络DNN的正则化

和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，之前在【Keras】MLP多层感知机中提到了过拟合、欠拟合等处理方法的问题，正则化是常用的手段之一，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结
brucewong0516·2020-06-22 19:51

传统与深度学习图像分割算法

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。神经网络存在巨量的连接，容易引入空间信息，能较好地
aohun0743·2020-06-22 14:25

《统计学习方法》读书笔记——感知机

李航老师的微博：@李航博士1.感知机模型我们先来定义一下什么是感知机。所谓感
an70625625005682·2020-06-22 14:20

卷积神经网络的激活函数

目前所有神经网络和支撑向量机的基础都是1957年提出来的感知机。感知机（perceptron）是二类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，取+1和–1二值。
透明的红萝卜221·2020-06-22 11:49

统计学习笔记—手撕“感知机”

统计学习方法笔记（1）—感知机引言感知机模型模型简述感知机算法思想感知机算法性质算例实现导入数据使用前两类莺尾花数据利用感知机进行线性分类小结参考轻松一刻引言下午拜读了李航老师的《统计学习方法》的感知机部分
Matthew.yy·2020-06-22 10:52

深度神经网络总结

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（Multi-Layerperceptron,MLP）。
Yasin_·2020-06-22 09:33

什么是注意力机制？

Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制，这次我们主要以计算机视觉领域为例，讲述Attention机制的原理，应用以及模型的发展。何为Attention机制？
麦地与诗人·2020-06-22 09:43

线性分类-感知机

而感知机就是寻找一个超平面，可以将上述数据集完全分开成两类。
Wilder_ting·2020-06-22 08:53

机器学习--线性判别分析

在前面的博文中，我们介绍了一种经典的用于线性分类的方法--感知机。这篇博文中，我们介绍另外一种用于线性分类的方法：线性判别分析。
Wilder_ting·2020-06-22 08:53

Deep Learning 学习笔记2：深度前馈网络（一）

深度前馈网络(deepfeedforwardnetwork)，也叫做前馈神经网络(feedforwardneuralnetwork)，或者多层感知机(multilayerperceptron,MLP)，
WPR1991·2020-06-22 07:54

pyspark分类算法之多层感知机神经网络分类器模型实践【MLPClassifier】

继上文的集成学习模型之后，本文实践使用的pyspark提供的多层感知机神经网络模型，这是一种比较简单但是却又很重要的神经网络模型。MLP是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。
Together_CZ·2020-06-22 06:23

机器学习经典资料

《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.
你的微笑依然那样灿烂·2020-06-22 06:28

TensorFlow2.0 学习笔记（七）：变量的保存与恢复

程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记文章目录欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记一、TensorFlow2.0的变量保存与恢复1_典型代码框架2_多层感知机
我是管小亮·2020-06-22 06:57

《动手学深度学习》task3——过拟合、欠拟合及解决方案，梯度消失、梯度爆炸，循环神经网络进阶笔记

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2
shiinerise·2020-06-22 05:09

动手学深度学习(tensorflow)---学习笔记整理（四、多层感知机篇）

（有关公式、基本理论等大量内容摘自《动手学深度学习》(TF2.0版)）多层感知机是什么？个人的理解就是：多层的神经网络+非线形的。
任菜菜学编程·2020-06-22 04:59

动手学深度学习PyTorch版 | （1）线性回归、softmax与分类、多层感知机

pyTorch的简洁实现---生成数据集---读取数据集---定义模型---初始化模型参数---定义损失函数---定义优化算法---训练-小结二、Softmax与分类softmax回归的基本概念三、多层感知机隐
祈求早日上岸·2020-06-22 01:29

机器学习中使用的神经网络第二讲笔记

这一讲主要介绍神经网络的结构和感知机。Typesofnerualnetwo
Marcovaldo·2020-06-22 01:52

深度前馈网络学习方法

基于梯度的学习输出单元隐藏单元架构设计反向传播算法术语介绍凸函数极大似然函数仿射变换正定矩阵总结什么是深度前馈网络深度前馈网络(deepfeedforwardnetwork)，也叫做前馈神经网络(feedforwardneurnalnetwork)或者多层感知机
三景页三景页·2020-06-21 23:01

Tensorflow -- RNN简单实现

RNN和传统多层感知机的不同在于增加了时间序列。
Jaichg·2020-06-21 22:46

《Python机器学习基础教程》学习笔记(9) 深度学习(神经网络)

主要讨论深度学习中可用于分类与回归的多层感知机（MLP）。
坤斤拷·2020-06-21 21:13

动手学深度学习Pytorch版本学习笔记 Task3

解决过拟合的方法：权重衰减（L2范数正则化）和丢弃法2.梯度消失和梯度爆炸a.梯度消失和梯度爆炸假设一个层数为LL的多层感知机的第ll
Guozheng_Xu·2020-06-21 21:48

【面试总结】损失函数

begin{cases}1,&Y\not=f(X)\\0,&Y=f(X)\end{cases}L(Y,f(X))={1,0,Y=f(X)Y=f(X)直接对应分类判断错误的个数，但是是一个非凸函数，不太好用感知机使用的就是这种损失函数
GodsLeft·2020-06-21 21:57

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）

《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.
zhuwei0710·2020-06-21 15:36

机器学习入门（02）— 由感知机到神经网络的过渡进化，激活函数在神经网络中的作用

1.神经网络示例用图来表示神经网络的话，如图3-1所示。我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层。中间层有时也称为隐藏层。“隐藏”一词的意思是，隐藏层的神经元（和输入层、输出层不同）肉眼看不见。注意：图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图3-1的网络称为“3层网络”。
wohu1104·2020-06-21 14:06

机器学习入门（03）— 激活函数分类（阶跃函数和 sigmoid 函数的理论、实现、显示以及区别、非线性函数、ReLU 函数）

这样的函数称为“阶跃函数”因此，可以说感知机中使用了阶跃函数作为激活函数。也就是说，在激活函数的众多候选函数中，感知机使用了阶跃函数。那么，如果感知机使用其他函数作为激活函数的话会怎么样呢？
wohu1104·2020-06-21 14:06
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