感知机第61页

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

深度学习入门_基于Python的理论与实现(学习中)

第二章：感知机感知机感知机是什么简单逻辑电路与门与非门和或门感知机的实现简单的实现导入权重和偏置使用权重和偏置的实现感知机的局限性异或门线性和非线性多层感知机已有门电路的组合异或门的实现从与非门到计算机小结感知机本章将介绍感知机

忠＆＆信·2020-06-21 12:17

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

weixin_33708432·2020-06-21 10:28

3_基于numpy的mlp反向传播实现

)Logitsticregression对标签进行one-hot编码（类似keras中的to_categorical)Softmax实现交叉熵，也就是negativeloglikelihootb)多层感知机

牛andmore牛·2020-06-21 08:32

RNN，CNN，DNN区别【转】

神经网络的来源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。

little_turtle_·2020-06-21 03:53

深度学习面试100题（第31-35题）

解析：在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的NaN权重值。梯度爆炸导致学习过程不稳定。—《深度学习》，2016。

wuliLan·2020-06-21 01:42

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

https://github.com/maismallfish/Qix《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、

麦晓宇·2020-06-21 01:45

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法6：感知机

Python机器学习算法实现Author：louwill今天笔者要实现的机器学习算法是感知机(perceptron)。

风度78·2020-06-21 01:32

深度学习：前馈网络 Feedforward Networks

前馈网络FeedforwardNetworks也叫MultilayerPerceptrons（多层感知机），大致的结构如下图所示其中，每一个节点都可以看做是一个函数，将上一层传过来的输入信息做线性变换，

MrDoghead·2020-06-20 17:00

激活函数 relu、sigmoid、tanh，gelu

如果不用激励函数，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（Perceptron）了。

夕一啊·2020-06-18 16:04

【统计学习方法】第二章感知机和课后习题

第二章感知机在学习一个模型的时候应该问：模型的适用条件要解决什么问题对应统计学习方法的三个要素，假设空间，策略，算法感知机要解决的问题是二分类问题，假设是数据是可分的。

刘大望·2020-06-15 21:02

《统计学习方法》—— 感知机原始形式、感知机对偶形式的python3代码实现（三）

前言在前两篇博客里面，我们分别介绍了感知机的原始形式和感知机的对偶形式。在这篇博客里面，我们将用python3对上述两种感知机算法进行实现。注意：本文参考了@akirameiao的博客内容。

wangxinRS·2020-06-12 21:09

深度神经网络 DNN

https://zhuanlan.zhihu.com/p/298150811从感知机到神经网络感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图:输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果

森林1997·2020-06-09 08:00

统计学习方法---感知机模型

作业:一:感知机算法原始形式实现（一）伪代码（二）实现感知机算法classMyPerceptron:def__init__(self):#属性初始化self.w=Noneself.b=0self.l_rate

山上有风景·2020-06-05 11:00

《深度学习入门——基于Python的理论与实现》笔记

https://pan.baidu.com/s/1f2VFcnXSSK-u3wuvgjZ_7Q提取码：uvbv《深度学习入门——基于Python的理论与实现》第1章Python入门1.5.5广播第2章感知机

boss-dog·2020-05-31 16:07

03_K近邻算法

前几天整理感知机算法的内容，发现写博客这件事情，的确是有利于学习啊，把知识点写出来，自己心里得对内容十分清楚。动手去做这件事情真的是太重要了，知道做不到等于不知道啊。

十八线码农ing·2020-05-29 08:00

02_感知机算法

今天是2020年1月29日星期三，疫情又严重了许多。得知假期延长，心中自是无限欢喜，冗长的假期和在校的时间一样无趣，怎么打发时间呢？另外，25岁开始了，如何让生活繁忙起来，让30岁有所收获，这个问题也一直困扰自己。不想空度这个假期，更不想空度接下来读研的生活。把谷歌上收藏的书签整理了一遍，重新找出这本读了三分之一的《统计学习方法》，以及众多大佬的博客，那就用2020这年写写博客吧，算是找点事情做，

十八线码农ing·2020-05-28 23:00

《机器学习Python实现_08_代价敏感学习_添加sample_weight支持》

简介这一节主要是为模型打补丁，在这之前笔者已经介绍并实现了几种典型的机器学习模型，比如线性回归、logistic回归、最大熵、感知机、svm等，但目前它们都有一个共性，那就是构造的损失函数对每个样本都是

努力的番茄·2020-05-24 23:00

《机器学习Python实现_07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO》

一.简介支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似，找一个超平面将正负样本分开，但svm的想法要更深入了一步，它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大，所以svm模型建模可以分为两个子问题

努力的番茄·2020-05-20 22:00

《机器学习Python实现_04_线性模型_感知机》

./')importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline一.简介今天将介绍另一种简单的线性二分类模型：感知机(Perceptron)，它的要求比较松，只要能找到一个超平面将正负样本分割开就行

努力的番茄·2020-05-18 23:00

机器学习模型之逻辑回归

目录1、逻辑回归模型2、逻辑回归策略3、逻辑回归算法1、逻辑回归模型关于逻辑回归，可以看做是感知机的加强版本，感知机是线性的分类器，逻辑回归在感知机的基础上加上了一个sigmoid函数，将其变成了一个非线性的分类器

空空如也_stephen·2020-05-18 14:00

深度学习系列：全连接神经网络和BP算法

前言上篇介绍了深度学习框架pytorch的安装以及神经网络的基本单元：感知机。本文将介绍全连接神经网络(FCNet)的结构和训练方法，全连接神经网络是一种典型的前馈网络。

小切~·2020-05-16 19:45

深度学习与神经网络（三）——多层感知机 & 反向传播 & 优化实战

介绍一个完完整整的，与我们实际使用一摸一样的多层感知机的反向传播方式多层感知机MLP&反向传播与多输出感知机相比有多层节点(绿色的)δkk是由Okk和tk得到的所以δ一共有k个我们此时求的是E对Wjk的导这是输出节点前的最后一层

hxxjxw·2020-05-13 09:53

机器学习第四章复习

目录第四章4.1线性判据基本概念4.2线性判据学习概述4.3并行感知机算法4.4串行感知机算法4.5Fisher线性判据4.6支持向量机基本概念第四章4.1线性判据基本概念生成模型优势：可以根据p(x)

生于戊寅之年癸亥之月·2020-05-06 22:00

数据挖掘入门系列教程（十点五）之DNN介绍及公式推导

DeepNeuralNetworks)简介首先让我们先回想起在之前博客（数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍）中介绍的神经网络：为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机

段小辉·2020-04-27 23:00

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