感知机第7页

全连接层有什么特点

类似于多层感知机（又叫人工神经网络，区别于卷积神经网络）中的隐藏层。

买女孩儿的大火柴·2023-10-11 13:04

机器学习基础-手写数字识别

Pytorch实现神经网络手写数字识别感知机与神经元、权重和偏置、神经网络、输入层、隐藏层、输出层macgpu的使用本节就是对Pytorch可以做的事情有个直观的理解，先理解表面，把大概知识打通，然后再研究细节的东西

小蒋的技术栈记录·2023-10-11 12:56

10-09 周一图解机器学习之深度学习感知机学习

10-09周一图解机器学习之深度学习感知机学习时间版本修改人描述2023年10月9日14:13:20V0.1宋全恒新建文档简介 感知机是神经网络中的概念，1958年被FrankRosenblatt第一次引入

思影影思·2023-10-10 19:59

笔记35：多层感知机MLP

这三种东西都是同一种网络结构，只是叫法不同而已（1）全连接神经网络【FullyConnectedNeuralNetwork】【FCNN】（2）前馈神经网络【FeedforwardNeuralNetwork】【FNN】（3）多层感知机

恨晨光熹微·2023-10-09 20:50

多层感知机——MLP

源代码在此处：https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/DeepLearningTutorials/mlp一、多层感知机（MLP）原理简介多层感知机

XF鸭·2023-10-08 12:34

笔记《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

第一章Python入门1、使用的外部库2、python基础第二章感知机感知机作为神经网络的起源算法，学习感知机构造1、感知机运行原理权重、阈值2、与门、与非门、或门3、感知机实现：引入权重和偏置4、异或门无法使用单层实现

iiiMONET·2023-10-08 07:20

深度学习入门：基于Python的理论与实现【笔记】

目录NumPyMatplotlib感知机NumPy在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。

辉小歌·2023-10-08 07:12

《统计学习方法》学习笔记之第二章:感知机

目录第一节模型介绍和学习策略模型介绍学习策略第二节梯度下降法概念算法梯度下降法：例子原理第三节学习算法之原始形式学习问题原始形式例题分析第三节学习算法之对偶形式对偶形式例题分析第四节原始形式算法的收敛性第一节模型介绍和学习策略模型介绍输入空间：;输入：输出空间：;输出：感知机

资料加载中·2023-10-07 05:23

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.2深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享

我们先定义一个与上一节中相同的含单隐藏层的多层感知机。我们依然使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。与之前不同的是，在这里我们从nn中导入了init模块，它包含了多种

蒸饺与白茶·2023-10-07 03:24

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

神经网络基础之激活函数

未使用激活函数时，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论NN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了。一、激活函数1、含义激活函数

Lmondi·2023-10-05 07:53

ML（机器学习）神经网络，阶跃函数，sigmoid激活函数

我们在上一篇文章说了单层感知机实现简单逻辑电路，多层感知机实现异或门电路。引入了阈值θ，偏置b。现在，我们根据上一篇的表达式，现实激活函数。

不羁_神话·2023-10-05 07:52

多层感知机（神经网络）与激活函数

文章一、多层感知器（神经网络）二、多层感知器使用示例代码1.导入第三方库2.读取数据并分析数据3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.测试模型一、多层感知器（神经网络）线性回归模型是单个神经元：计算输入特征的加权和，然后使用一个激活函数（或传递函数）计算输出。单层神经元的缺陷：神经元要求数据必须是线性可分的异或问题无法找到一条直线分割两个类。多层感知器：生物的神经元一层一层连接起来，当神经信号达到

booze-J·2023-10-05 07:21

李沐深度学习记录2：10多层感知机

一.简要知识记录x.numel()：看向量或矩阵里元素个数A.sum()：向量或矩阵求和，axis参数可对某维度求和，keepdims参数设置是否保持维度不变A.cumsum：axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和x*y:向量的按元素乘法torch.dot(x,y):向量的点乘（点积or内积），结果是标量。公式，向量a点积向量b=|a||b|cos两向量夹角。向量点积即x的转置与向量y相乘，即对

smile~。·2023-10-04 17:18

最基础的神经网络与反向传播

算法原理概述：算法通过构建多层网络解决单层感知机的非线性可分无法分割问题，通过梯度下降法更新网络中的各个权值向量，使得全局的损失函数极小化，从而实现对任意复杂的函数的拟合，这在分类问题中表现为它能将任意复杂的数据划分开

鲜橙·2023-10-04 10:59

Network in Network论文笔记

NIN：利用非线性模块（micronetwork，本文采用多层感知机——mlpconv）代替GLM。GLM提取局部的线性特征，mlpconv包含多层感知机和全连接层。两者都是滑动窗形式提取局部特征。

huhu_hhh·2023-10-02 16:01

深度学习入门05-感知机的实现

上一篇我们学习了感知机的基本知识，之后利用感知机模型表示了简单逻辑电路：与门、与非门、或门。

MotherBoard·2023-10-01 21:52

深度学习——多层感知机二

深度学习——多层感知机二文章目录前言一、多层感知机的从零实现1.1.初始化模型参数1.2.激活函数1.3.模型1.4.损失函数1.5.训练二、多层感知机的简洁实现总结前言上一章对多层感知机的概念做了简单介绍

星石传说·2023-09-30 20:36

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合

模型复杂性3.2.数据集大小四、多项式回归4.1.生成数据集4.2.对模型进行训练和测试4.3.三阶多项式函数拟合（正常）4.4.线性函数拟合（欠拟合）4.5.高阶多项式函数拟合（过拟合）总结前言前面对多层感知机进行了

星石传说·2023-09-30 20:35

使用perming加速训练可预测的模型

监督学习模型的训练流程perming是一个主要在支持CUDA加速的Windows操作系统上架构的机器学习算法，基于感知机模型来解决分布在欧式空间中线性不可分数据集的解决方案，是基于PyTorch中预定义的可调用函数

DeeGLMath·2023-09-29 23:29

机器学习吃瓜（西瓜、南瓜书）笔记 task05-第六章支持向量机

6.3支持向量机6.4软间隔与支持向量回归6.4.1算法原理6.4.2软间隔6.4.3支持向量回归（SVR）6.1.算法原理几何角度，对于线性可分的数据集，SVM就是找一个离正负样本都最远的超平面，相比于感知机

Alex好好干饭·2023-09-28 00:51

机器学习西瓜书和南瓜书第6章学习笔记

相比于感知机，其解唯一且不偏不倚，泛化性能更好。

可爱的希格玛·2023-09-28 00:18

python实现感知机

一、加载库importnumpyasnpimportpandasaspd二、数据预处理data=pd.read_csv(r"Iris.csv")#data.head()data.drop("Id",axis=1,inplace=True)data.drop_duplicates(inplace=True)#之所以映射为1与-1,而不是之前的0,1,2，是因为感知器的预测结果为1与-1。#目的是为了

麦格芬230·2023-09-27 17:51

单层感知机

什么是感知机感知机由Rosenblatt在1957年提出,是一种二类线性分类模型。

luosiwu_2x7·2023-09-27 17:50

python单层感知机训练过程绘制（动态绘制）

以简单的单层感知机为例，展示动态绘制训练过程的方法。

i道i·2023-09-27 17:49

【精华】具身智能：人工智能的下一个浪潮

符号主义的局限性很快在实际应用中暴露出来，并催动了联接主义的发展，形成了包括多层感知机、前向神经网络、循环神经网络，直至今日风靡学术界与产业界的深度神经网络等多种方法。

LeeZhao@·2023-09-27 09:23

深度学习理论

《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.

Alec-Wong·2023-09-27 00:03

机器学习（19）---神经网络详解

神经网络一、神经网络概述1.1神经元模型1.2激活函数二、感知机2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看

冒冒菜菜·2023-09-26 10:16

多层感知机 Multilayer Perceptron | MLP

目录前言一、多层感知机是什么？

JasonH2021·2023-09-25 03:03

DL2：A Deep Learning-Driven Scheduler for Deep Learning Clusters 阅读思考+组会

传统的调度方法具有如下特点：要么无法感知机器学习工作负载特性(如集群中的GPU的利用率)或ML框架(如TensorFlow)，效率低要么使用基于专家对特定ML框架和工作负载的理解的调度启发式算法，虽提升了效率但不通用效率低和

Tjohn9·2023-09-25 00:51

机器学习感知机原理及python代码实现

第二章感知机（perceptron）感知机是二分类的线形分类模型。其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1二值。

HumbleSwage·2023-09-24 17:05

机器学习之感知机原理及Python实现

机器学习算法感知机(perceptron)。感知机是一种较为简单的二分类模型，但由简至繁，感知机却是神经网络和支持向量机的基础。

缓下脚步·2023-09-24 17:04

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析；以及在线性可分条件下，采用随机梯度下降法收敛分二分类超平面的感知机算法

ProfSnail·2023-09-23 16:09

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)

网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。

AncilunKiang·2023-09-23 15:25

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化

训练时，多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。更深层的网络很复杂容易过拟合。批量规范化对小批量的大小有要求，只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。

AncilunKiang·2023-09-23 09:14

李航老师《统计学习方法》第2章阅读笔记

感知机（perceptron）时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。

Chen_Chance·2023-09-22 21:40

梯度消失、梯度爆炸

假设一个层数为的多层感知机的第层的权重参数为，输出层的权重参数为。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（ide

S思维·2023-09-22 14:20

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

回归分析代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）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

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数优化AdaGrad，RMSProp等对抗过拟合全攻略

文章目录1多层感知机（全连接神经网络）1.1表示1.2基本概念1.3必要组成—激活函数1.4网络结构设计2损失函数2.1SOFTMAX操作2.2交叉熵损失函数3优化3.1求导计算过于复杂？

Qodi·2023-09-21 16:26

深度学习入门---多层感知机，过拟合和欠拟合，梯度消失和梯度爆炸

1.多层感知机多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）也叫人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP

一只当归·2023-09-21 11:39

【深度学习实验】前馈神经网络（三）：自定义多层感知机（激活函数logistic、线性层算Linear）

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.构建数据集2.激活函数logistic3.线性层算子Linear4.两层的前馈神经网络MLP5.模型训练一、实验介绍本实验实现了一个简单的两层前馈神经网络激活函数logistic线性层算子Linear二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：1.配置虚拟环境condacreat

QomolangmaH·2023-09-21 07:12

前馈神经网络（FFNN）和多层感知机（MLP）

多层感知器（MLP,Multi-LayerPerceptron）和前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork,FFNN）是深度学习中两个经常被使用的术语，它们经常被互换使用。让我们详细地了解这两个术语：多层感知器(MLP):MLP是一个由三种类型的层组成的神经网络：输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每一层都由多个神经元组成，这些神经元与前一层的所有神经元全连接。MLP使用非线

ZYM66·2023-09-21 03:07

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

一、前言本文接续前篇教学Pytorch与线性回归，本文着重在ActivationFunction（中文称激励函数），我们会介绍激励函数（也有人称激活函数？激发函数？）为什么会有用，还有通过示例来探讨/实作（本文介绍常用的ReLU，Tanh，Sigmoid，Softmax）阅读本文需要有矩阵计算的知识，还有知道线性回归的原理另外我们也使用Pytorch本文希望透过生活中的范例，白话文的精神，让各位了

无水先生·2023-09-20 01:08

历史最全的十款性能最佳的压缩算法

目录LZ77LZRLZSSDEFLATELZMALZMA2基于多层感知机的压缩算法DeepCoder–基于视频压缩的深度神经网络基于CNN的压缩算法基于生成式对抗网络（GAN）的压缩算法数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程

Heffie199·2023-09-18 22:26

【深度学习】卷积神经网络（LeNet）【文章重新修改中】

训练模型5训练完成完整代码Fashion-MINST代码分块解析1构建LeNet网络结构2初始化模型参数3加载数据集4定义损失函数和优化器5训练模型完整代码参考与更多阅读材料前言全连接神经网络，也称多层感知机

脚踏实地的大梦想家·2023-09-18 16:32

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积

6.1.2多层感知机的限

AncilunKiang·2023-09-18 03:06

李沐机器学习入门

弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降8.4神经网络多层感知机

几窗花鸢·2023-09-17 23:30

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l下面实例化的多层感知机的输入维度是未知的，因此框架尚未初始化任何参数，显示为“UninitializedParameter

AncilunKiang·2023-09-17 09:43

神经网络常用模型与应用

前馈神经⽹络（feedforwardneuralnetwork）是⼀种简单的神经⽹络，也被称为多层感知机（multi-layerperceptron，简称MLP），其中不同的神经元属于不同的层，由输⼊层

北极象·2023-09-16 16:24

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.1 层和块

接收一组输入生成相应输出由一组可调整参数描述块：可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身讨论“比单个层大”但是“比整个模型小”的组件“块”更有价值从编程的角度看，块由类表示块必须具有反向传播函数#以前章多层感知机的代码为例

AncilunKiang·2023-09-16 07:56

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