感知机PLA

Generative Adversarial Nets 论文笔记

处理过程中，我们同时训练两个模型，通过多层感知机定义在整个训练过程中使用反向传播算法。整个训练和样本生成阶段不需要马尔可夫链和展开的近似推理网络。
不会写代码の程序员·2023-01-29 00:37

MLP多层感知机用BP算法更新权值解决异或问题(机器学习实验二）

多层感知机(MultiLayerPerceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践（强烈推荐
长门yuki·2023-01-28 16:21

深度学习入门笔记

文章目录前言感知机神经网络激活函数损失函数神经网络学习中的技巧参数更新方法权重的初始化抑制过拟合的方法超参数的选择感知机信号特征：感知机有多输入，而仅一输出。
life情怀·2023-01-28 13:24

常用激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU优缺点总结

首先我们需要知道，如果在神经网络中不引入激活函数，那么在该网络中，每一层的输出都是上一层输入的线性函数，无论最终的神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合；其一般也只能应用于线性分类问题中，例如非常典型的多层感知机
Joejwu·2023-01-28 12:36

Pytorch实现线性模型

）准备数据集（2）设计模型，计算y_pred（3）计算loss（4）训练周期①前馈②反馈（梯度）③更新权重2、知识点（1）线性单元（LinearUnit）①线性单元就是计算一次y_pred，也就是一个感知机
Moral_Z·2023-01-27 07:30

深度学习-多层感知机

多层感知机概念：多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络，且每个隐藏层的输出通过激活函数进行变换。多层感知机的层数和各隐藏层中隐藏单元个数都是超参数。
不烫的热水袋·2023-01-27 06:49

Task6 神经网络基础

感知机相关；定义简单的几层网络（激活函数sigmoid），递归使用链式法则来实现反向传播。激活函数的种类以及各自的提出背景、优缺点。
_一杯凉白开·2023-01-26 14:31

神经网络-前向传播

前言本文是接着上一文多层感知机所写的。上一文说的了如何初始化一个MLP。本文简单介绍一下前向传播的概念以及代码实现。
daoboker·2023-01-26 13:28

西瓜书，南瓜书第六章：支持向量机

6.1间隔与支持向量从几何角度，对于线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好。
何草不玄丶·2023-01-26 12:13

NOTE(二): Deep Learning

《详解深度学习》笔记（二）：多层感知机解决异或问题结构更新方法1.定义每层激活前的值p=wx+bq=vh+ch=f(p)p=wx+b\\q=vh+c\\h=f(p)p=wx+bq=vh+ch=f(p)2
啃啃皮·2023-01-26 08:14

读书笔记：异或门的Python实现 ← 斋藤康毅

单层感知机无法表示异或门，单层感知机无法分离非线性空间。这让人深感遗憾，但也无需悲观。因为，可以通过组合单层感知机来表示异或门。也就是说，通过叠加层（加深层），感知机能进行更加灵活的表示。
hnjzsyjyj·2023-01-26 08:24

神经网络与机器学习，tensorflow，part2（python实现感知机）

以下是python利用numpy库和matplotlib库进行感知机的实现以及可视化其中有两个输入，共七组数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimep_x
miaozasnone·2023-01-26 07:58

机器学习_深度学习毕设题目汇总——图像增强

下面是该类的一些题目：题目不良照明条件下的夜晚图像增强方法研究基于人类感知机理的图像增强理论方法及应用研究基于图像增强和循环对抗学习的自动胰腺分割方法研究基于模型及深度学习的图像增强和重构基于深度学习的图像增强技术在相干光断层扫描中的应用与评估基于特征保持的彩色图像增强研究基于非下采样剪切波变换的图像增强算法研究融合
MetaGrad·2023-01-26 07:32

详解深度学习感知机原理

大家好，欢迎阅读深度学习专题。我们之前的机器学习专题已经结束了，我们把机器学习领域当中常用的算法、模型以及它们的原理以及实现都过了一遍。虽然还有一些技术，比如马尔科夫、隐马尔科夫、条件随机场等等没有涉及到。但是这些内容相比来说要弱一些，使用频率并不是非常高，我们就不一一叙述了，感兴趣的同学可以自行研究一下。我想像是GBDT、SVM这些模型都能理解的话，那些模型想必也不在话下。深度学习简介深度学习最
蒸熟的土豆·2023-01-26 03:50

深度学习理论介绍

代表案例：多层感知机（Multi-Layerperceptron,MLP）2、感知机感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型。输出和输入
Andy_shenzl·2023-01-26 03:39

《统计学习方法》读书笔记——感知机

刚开始学习机器学习算法不久，看了李航老师的《统计学习方法》，对我的帮助很大，让我从什么都不知道到现在有了初步的概念，现在打算回过头来整理一下读书时的思考，希望能加深自己的理解，如果能对看这篇文章的小伙伴有所帮助那就更好了。不过文章主要以思考为主，所以有很多书上的很多概念没有提到(注意是很多，所以最好可以提前看看李航老师的这本书)，所以小伙伴如果有不明白的可以留下评论。当然，不免有很多问题和错误也欢
xuqn0606·2023-01-25 12:35

《统计学习方法》学习笔记 chapater2——感知机

感知机简介模型策略算法原始形式对偶形式简介感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，简单理解为一个超平面把两个类别的数据切成两半。
nullpo_·2023-01-25 12:05

统计学习方法读书笔记3-感知机SVM

文章目录1.感知机模型2.感知机的学习策略1.数据集的线性可分性2.感知机学习策略3.感知机学习算法1.原始形式-随机梯度下降法2.对偶形式4.感知机算法收敛性证明感知机是二类分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量
哎呦-_-不错·2023-01-25 12:34

统计学习方法学习笔记1——感知机模型

1.感知机学习算法的原始形式输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其中xi属于R，yi属于{+1,-1},i=1,2,...,n;学习率h(0
ChaucerG·2023-01-25 12:31

《统计学习方法》学习笔记——感知机数学推导

1.什么是感知机感知机是二类分类的线性模型。2.核心思想找一个超平面，把正例和负例分开。我们可以用来表示这个超平面。
逃课去学习:)·2023-01-25 12:31

李航：统计学习方法 学习笔记 2 感知机三问

李航：统计学习方法学习笔记2感知机三问1.空间中任意一点x0到超平面S的距离公式推导2.Novikoff定理中为何可以直接令∣∣w^opt∣∣=1||\hatw_{opt}||=1∣∣w^opt∣∣=1
雪清Fand·2023-01-25 12:58

统计学习方法 学习笔记（2）感知机

感知机2.1.感知机模型2.2.感知机学习策略2.3.感知机学习算法感知机的概述：感知机是用于二分类的线性分类模型。输入为实例对象的特征向量，输出为实例的类别，类别用±1表示。
北岛寒沫·2023-01-25 12:26

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
湾区人工智能·2023-01-24 11:44

【Takk系列】Zynq\FPGA\PYNQ实现的CNN LeNet加速系列视频教学

该系列由浅入深，核心代码行行编写并实时讲解，由7个部分组成：神经网络的理论基础：包括神经元结构，感知机模型，反向传播等理论介绍以及Matlab实现。便于各位对后续CNN模型有一个理论基础。
Taneeyo·2023-01-23 14:29

深度学习_多层感知机

%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.relu(x)d2l.plot(x.detach(),y.detach(),'x','relu(x)',figsize=(5,2.5))y.backward(torch.ones_like
JamyJ·2023-01-21 19:01

动手学深度学习（十六）——数值稳定性和模型初始化(公式说明)

文章目录一、数值稳定性——梯度消失和梯度爆炸二、多层感知机器（MLP）中说明梯度爆炸和梯度消失2.1梯度爆炸梯度爆炸的问题2.2梯度消失梯度消失的问题2.3总结如何让训练更加稳定？
留小星·2023-01-21 19:57

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门
阿_旭·2023-01-21 14:18

《深度学习入门基于Python的理论与实现》知识总结

第二章：感知机1、感知机（人工神经元）是神经网络的起源算法，给定一个输入，输出一个既定值；2、感知机将权重w1、w2...和偏置b设置为参数；3、单层感知机可以表示与门、或门和与或门，无法表示异或门；4
Yuling_666·2023-01-20 15:06

NiN（Network in Network） pytorch实现

作者以结构更复杂的方式构造微型神经网络（多层感知机）来抽象感受野内的数据。通过堆叠这样的微型神经网络可以构造更深的NiN。此外，作者在分类层的特征图上使用了全局平均池化（globalave
明天一定早睡早起·2023-01-20 14:16

Pytorch梯度下降优化

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
Swayzzu·2023-01-20 09:51

深度学习——深度循环神经网络（笔记）

通过添加多个隐藏层的方式来实现，每个隐藏状态都连续地传递到当前层地下一个时间步和下一层地当前时间步2.深度循环网络①类似于多层感知机，隐藏层数目和隐藏单元数目都是超参数②使用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态替代上图中深度循环网络的隐状态计算
钟楼小奶糕6·2023-01-20 09:16

Pytorch 卷积层

1.从全连接到卷积多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。
哇咔咔负负得正·2023-01-19 18:09

【力学性能预测】基于人工神经网络的钢板力学性能预测（附完整代码和数据集，系列3）

今天手把手带大家做一个机器学习实战项目：基于人工神经网络的钢板力学性能预测，或者称为基于多层感知机的钢板力学性能预测、基于全连接神经网络的钢板力学性能预测、基于BP神经网络的钢板力学性能预测。
机器不学习我学习·2023-01-18 18:31

斯坦福CS229机器学习课程笔记四：GDA、朴素贝叶斯、多项事件模型

生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x)=g(θTx)直接地来建模p(y|x;θ)；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminativelearning
diezhangu4106·2023-01-18 17:04

09.3. 深度循环神经网络

深度循环神经网络结构9.3.1.函数依赖关系与多层感知机一样，隐藏层数目和隐藏单元数目都是超参数。也就是说，它们可以由我们调整的。另外，用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态来
nsq1101·2023-01-18 13:07

实验1深度学习基础实验

实验目的1、掌握sklearn开发环境2、掌握sklearn.neural_network下的神经网络分类器MLPClassifier；3、掌握sklearn.linear_model下的感知机分类器Perceptron
二战国科大·2023-01-18 11:10

深度学习实验（二）

实验二多层感知机、欠拟合、过拟合一、实验目的多层感知机综述隐藏层首先，回想一下softmax回归的模型结构。该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。
Qutter·2023-01-18 11:09

CloudSimPy 数据中心作业调度仿真框架

在CloudSimPy/pla
5-StarrySky·2023-01-18 00:19

动手学深度学习day1

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机参加datawhale组队学习博客记录，严格意义上第一次写博客，希望以后养成好习惯。
Din2248·2023-01-17 22:39

动手学深度学习笔记day5

多层感知机1、模型输出并不是和每一个特征都是线性相关的，在特征之间的右复杂的相关交互作用。2、每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出。我们可以把前L−1层看作表示，把最后一层看作线性预测器。
努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

机器学习复现1.简单感知机

感知机根据学习方法的不同分为原始形式和对偶形式。更新的模型参数：原始形式：权值w，偏置项b对偶形式：学习过程中各训练样本误分类次数a，偏置项b。
天津泰达康师傅·2023-01-17 16:22

Deep Learning学习笔记(4)——长短期记忆网络LSTM

本节需要HMM、Collins感知机、CRF等传统序列标注模型的基础才能好理解。
Amy·2023-01-17 15:19

Tensorflow深度学习实战之(七)--MP神经元与BP神经网络模型

文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1.感知机模型2.BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4.BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
TORE007·2023-01-17 13:27

李沐动手学深度学习V2-深度循环神经网络和代码实现

一.深度循环神经网络1.介绍与多层感知机一样，循环神经网络也可以将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生了一个灵活的机制。特别是，数据可能与不同层的堆叠有关。
cv_lhp·2023-01-17 07:19

神经网络的正向传播的理解

在f(y)后面加一个判断条件即可：这便是单层感知机将=0.8,b=2,得到下列图像现在把输入改为矩
Mizzh_·2023-01-16 10:56

深度学习——多层感知机

文章目录在网络中加入隐藏层激活函数多层感知机的简洁实现模型选择、欠拟合和过拟合
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

【动手学深度学习】多层感知机（MLP）

1多层感知机的从零开始实现torch.nn继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集导入需要的包importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
Ya_nnnG·2023-01-16 09:57

机器学习：《李航统计学方法》二

数据集是线性可分数据集和线性不可分的区别就是：是否可以将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，也就是对所有y=1的实例都有wx+b>0,对y=-1的实例，都有wx+b<0感知机学习算法在采用不同的初值或者选取不同的误分类点的时候
关切得大神·2023-01-16 08:00

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（一）附代码

目录前言一、第一章机器学习及监督学习概论1、机器学习实现机器方法的步骤机器学习的研究2、机器学习的分类基本分类二、第二章感知机1、感知机模型2、感知机学习策略感知机学习策略感知机学习算法前言提示：本blog
HitStuHan·2023-01-16 08:28

人工智能--深度学习两层全连接神经网络搭建

系列文章目录人工智能—深度学习从感知机到神经网络人工智能—深度学习神经网络神经元的实现文章目录系列文章目录前言一、多层神经网络的结构二、两层全连接神经网络1.搭建模型2.神经元传递理论3.激活函数的确定三
Foxerity·2023-01-16 06:04
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