感知机PLA

机器学习基石1（ML基本概念和VC dimension）

三、感知机perceptron四、机器学习的输入形式五、机器真的可以学习吗？六、vcdimension一、什么是机器学习?
圆月弯刀鞘·2022-12-28 12:17

机器学习——入门基础（神经网络）

文章目录M-P神经元感知机神经网络BP算法梯度下降(标准、Mini-batch、随机)传送门，讲解到位：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?
友培·2022-12-28 12:14

吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络

神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号，加权和作为总输入值，与神经元阈值比较，再通过激活函数处理产生神经元输出，激活函数为sigmoid函数，是设定在神经元上的函数，典型的激活函数为sigmoid函数7.2感知机最简单的神经网络
杰斯洛兰德·2022-12-28 12:41

深度学习入门基于python的理论与实现-神经网络

目录1前言2神经网络是什么2.12.2激活函数2.2.1连接感知机和神经元的桥梁2.2.2常用的激活函数2.3线性函数和非线性函数2.4三层神经网络的实现2.5代码实现小结2.6输出层的设计3手写数字识别
Nefelibat·2022-12-28 12:41

深度学习——神经网络

2神经网络2-1复习感知机的结构感知机接收x1和x2两个输入信号，输出y。如果用数学式来表示图3-2中的感知机。（一式）b是被称为偏置的参数，用于控制神经元被激活的容易程度。
压垮草的骆驼·2022-12-28 12:09

Dive into Deep Learning笔记——上

文章目录S线性回归softmax图像分类多层感知机MLPK则交叉验证正则卷积批量归一化BN经典卷积网络LeNetAlexNetVGGNetNiNGoogLeNetResNetDenseNetGPU相关迁移学习目标检测
星尘逸风·2022-12-28 06:06

数据挖掘：神经网络

数据挖掘：神经网络感知机感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。
vzvzvzv·2022-12-28 04:58

Recurrent Neural Network - 从零开始实现循环神经网络(RNN循环神经网络)

Step1:加载数据集Step2:独热编码(one-hot编码)Step3:初始化模型参数Step4:循环神经网络模型Step5:预测Step6:梯度裁剪Step7:训练小结核心概念循环神经网络与多层感知机网络的核心区别是
Gaolw1102·2022-12-27 22:01

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则
sherryhwang·2022-12-27 18:55

模式识别系列（六）多分类策略

不论是我们的pla，线性回归，logistic回归，还是svm，最后都是找到一个由权重构成的分类面，它自身的限制导致了这些所有的算法只能处理二分类问题。但是我们
人工小智障·2022-12-27 18:39

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、DeepLearning.
RYP_S·2022-12-27 15:16

机器学习(Machine Learning) 常用的一些学习资料

《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、Ada
如梦如幻2015·2022-12-27 15:46

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.
麦晓宇·2022-12-27 15:43

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、DeepLearning.
暁樱·2022-12-27 09:27

机器学习&深度学习资料

//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.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
Bryan__·2022-12-27 09:16

吃瓜教程task04 第5章 神经网络

第5章神经网络2022/5/28雾切凉宫至5.3节/视频P7文章目录第5章神经网络5.1神经元模型p7神经网络p7.1M-P神经元5.2感知机与多层网络p7.2感知机感知机模型感知机学习策略感知机学习算法
雾切凉宫·2022-12-26 14:58

神经网络的初步认识

多层感知机单隐层感知机同样的，W表示权重向量，b表示偏置，f为激活函数。其中f1的结果是隐藏层的输出，隐层的输出同单层一样，就是对输入进行线性变换和非线性变换后
科研苟Gamber·2022-12-26 14:57

吃瓜教程-Task4（第5章）

1.2感知机是由两层神经元组成的，能对线性可分问题处理较好，但非线性可分问题不行。1.3多层网络使用的学习算法，最经典的是“BP算法”。1.4常用的处理过拟合问题方法：1.早停；2.正则化。
爬树的小孩·2022-12-26 14:25

李航统计学习方法----感知机章节学习笔记以及python代码

目录1感知机模型2感知机学习策略2.1数据集的线性可分性2.2感知机学习策略3感知机学习算法3.1感知机学习算法的原始形式3.2感知机算法的对偶形式4感知机算法python代码感知机(perceptron
詹sir的BLOG·2022-12-26 12:09

关于在线评论有用性的论文研读笔记---10篇

目录1在线评论的行为影响与价值应用研究综述（中国管理科学）2评论有用性相关的论文2.1基于知识采纳模型和多层感知机神经网络的评论有用性识别研究（中国管理科学）2.2消费者认为怎样的在线评论更有用？
詹sir的BLOG·2022-12-26 12:38

《机器学习》（周志华） 第6章 支持向量 学习心得 笔记

第6章支持向量机学习心得间隔与支持向量支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的主要目的就是在特征空间中找到距离正反例最远的分离超平面，由于是“最远”因此与上一章感知机里初值敏感，
ML--小小白·2022-12-26 09:34

【动手学深度学习PyTorch版】4 多层感知机 + 代码实现

上一篇移步【动手学深度学习】3Softmax回归+损失函数_水w的博客-CSDN博客目录◼softlabel的训练策略一、感知机1.1感知机◼感知机◼训练感知机1.2感知机的收敛定理1.3感知机的问题：
水w·2022-12-26 08:56

36. 卷积神经网络（LeNet）

回想一下，之前我们将softmax回归模型和多层感知机模型应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片，为了能够应用softmax回归和多层感知机：我们首先将每个大小为的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量然后用全连接层对其进行处理
chnyi6_ya·2022-12-26 07:01

感知机和BP神经网络

目录一、感知机——MLP(BP神经网络)1，介绍2，激活函数1，sigmoid2，relu3，tanh3，BP神经网络结构——多层感知机4，题目复习1，eg12，
Fran OvO·2022-12-26 01:23

python 信息熵的计算

一：数据集准备如博主使用的是：多层感知机(MLP)实现考勤预测二分类任务(sklearn)对应数据集导入至工程下二：信息熵计算1导包frommathimportlogimportpandasaspd2读取数据集
顾城沐心·2022-12-26 00:51

VIT（vision transformer） 模型 Pytorch实现 解析 rwightman版

version_transformer源码解析随机路径失活输入序列化注意力机制实现前向传播多层感知机:注意力模块:前向传播VIT搭建Representationlayer分类头权重初始化_初始化权重:向前传播内嵌前向特征函数源码这是一个针对
zgq016·2022-12-25 21:23

【读书笔记】周志华 机器学习 第五章 神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。
CQ小熊家·2022-12-25 12:31

机器学习 --- 感知机

第1关：感知机-西瓜好坏自动识别任务描述本关任务：使用感知机算法建立一个模型，并根据感知机算法流程对模型进行训练，得到一个能够准确对西瓜好坏进行识别的模型。
机器学习小白hhh·2022-12-25 10:24

机器学习 --- 神经网络

深度学习以神经网络为基础，神经网络由多个感知机组成，并引入激活函数，是一个比感知机更复杂，能解决更多问题的模型。
川师_King·2022-12-25 10:24

感知器 - 西瓜好坏自动识别——python

任务描述本关任务：使用感知机算法建立一个模型，并根据感知器算法流程对模型进行训练，得到一个能够准确对西瓜好坏进行识别的模型。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.什么是感知器，2.感知器算法流程。
Vicky__3021·2022-12-25 10:51

【无标题】

1.机器学习---感知机第1关感知机-西瓜好坏自动识别#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self
DJgiao·2022-12-25 10:18

机器学习| 感知机算法实现/调库实现

感知机算法实现第一关：感知机-西瓜好坏自动识别第二关scikit-learn感知机实践-癌细胞精准识别第一关：感知机-西瓜好坏自动识别主要的算法思想还是挺直观的：先预设w,b，然后找分错的点，不断修正w
晓岚和雪·2022-12-25 10:17

机器学习1

机器学习---感知机第1关感知机-西瓜好坏自动识别#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self
DJgiao·2022-12-25 10:47

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

《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、Adab
_John_Tian_·2022-12-25 10:44

手算推导BP神经网络

一、神经元下图的蓝色区域被称为一个“感知机”(Perceptron),感知机是对信息进行编码、压缩、集成、融合的计算机智能接口系统。
weixin_34403693·2022-12-24 20:55

【机器学习】感知机模型 python感知机实现代码

感知机模型感知机模型的对偶形式感知机是一种判别模型，使用于二分类问题，输入为实例的特征向量，输出实例的类别；取-1和+1分被称为负类和正类。。
Data艺术家·2022-12-24 18:17

机器学习算法系列（一）- 感知器学习算法（PLA）

阅读本文需要的背景知识点：数学基础知识、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们了解了机器学习算法系列（〇）-基础知识，接下来正式开始机器学习算法的学习，首先我们从最简单的一个算法——感知器学习算法（PerceptronLearningAlgorithm）开始。  我们在使用电子邮件时，应该注意到现代邮箱都有反垃圾邮件的功能，系统根据邮件的内容自动判断是否是垃圾邮件，节省了我们的时间，试想一下这个功
Saisimonzs·2022-12-24 17:43

机器学习之感知机模型

机器学习之感知机模型写在前面感知机模型的初步理解自我理解感知机模型建立对偶形式写在前面这部分主要是基于李航老师的《统计学习方法》以及参考部分博客完成，写出来让自己更好理解。
cug_humoumou·2022-12-24 17:39

机器学习---感知机的特点，模型，优化目标函数，损失函数

1.感知机的特点2.感知机模型3.如何优化W（法向量）,b（截距）3.1损失函数3.2经验风险最小化准则3.3优化算法---梯度下降算法3.4基于随机梯度下降算法更新
默甜默甜·2022-12-24 17:34

支持向量机（SVM） VS 支持向量回归机(SVR)

在两类样本线性可分的情况下，感知机可以保证找到一个解，完全正确的区分这两
luky_yu·2022-12-24 14:17

吃瓜教程Task4:神经网络 西瓜书第五章

一.感知机模型模型简介：感知机模型是线性模型之一，拟合一个超平面f(x)=WTX+b来划分样本点，策略为最小化分类错误率。通过迭代的方式求得符合条件能够线性可分的训练样本分开的超平面。
Lennon �·2022-12-24 14:04

(三) 深度学习笔记 ｜关于梯度、导数、偏导数和方向导数的理解

一、关于梯度简单来说：梯度不是一个值，而是一个方向1.delta法则为了克服多层感知机调参存在的问题，人们设计了一种名为delta（[公式]）法则（deltarule）的启发式方法，该方法可以让目标收敛到最佳解的近似值
Viviana-0·2022-12-24 13:15

【机器学习】二分类算法实现及算法精度比较

文章目录一.数据集选择1.感知机2.K近邻（knn）3.朴素贝叶斯4.决策树id35.逻辑斯蒂回归总结一.数据集选择鸢尾花数据集-iris.dataIris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,
Data艺术家·2022-12-24 12:23

机器学习十天学习计划四—神经网络与深度学习

个神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”（一般是sig(x)阶跃函数或者Sigmoid函数）进行处理以产生神经元的输出感知机模型
北海星·2022-12-24 10:34

Simplifying Graph Convolutional Networks

SGCN指出图神经网络对特征进行邻近节点聚合后相当于多层线性感知机。多层神经网络目的是通过拟合非线性函数划分不同的数据类别。SGCN假定非
Starry memory·2022-12-24 08:11

机器学习初探之logistic回归

正文  在前面我们知道，感知机对数据进行分类是生成一个超平面（在二维世界中是一条直线），这个超平面可以将图中的两类点区分开。
Robert_Gordon·2022-12-23 22:18

多层神经网络实验

fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptron#感知机
二战国科大·2022-12-23 14:05

论文研读笔记（四）——通过分布式深度强化学习从具有挑战性的环境中学习人群感知机器人导航

通过分布式深度强化学习从具有挑战性的环境中学习人群感知机器人导航（LearningCrowd-AwareRobotNavigationfromChallengingEnvironmentsviaDistributedDeepReinforcementLearning
小王爱学习1234·2022-12-23 13:03

深度学习入门课笔记（一）

第一个神经网络：感知机**but！！！
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:09

深度学习笔记

人工神经元人工神经元人类神经元中抽象出来的数学模型输入求和(权重乘标签)Function输出(0/1是否激活)第一个人工神经网络Perceptron(感知机)输出是否激活感知机的致命缺点无法解决异或问题多层感知机单层神经网络基础上引入一个或多个隐藏层
Summerke123·2022-12-23 12:17
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他