Launcher3单层第26页

深度学习【2】感知器

目录一.单层感知器1.定义2.实例计算3.学习规则（即权值训练方法）(1).权值调整公式求解(2).学习规则计算举例(3).Python实现单层感知器权值调整4.单层感知器分类案例(1).对数据进行分类

Acewh·2022-11-30 13:47

matlab小波变换学习入门

为了完成课程作业的笔记，内部不连贯，但是足够实用一：一维小波变换的matlab实现1、dwt函数：功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')——使用指定的小波基函数‘wname’对信号X进行单层分解

timedecdec·2022-11-30 12:32

神经网络基本原理简明教程之多入多出单层神经网络-线性多分类

一.线性多分类问题1提出问题我们解决了公元前的楚汉相争的问题，现在看一下公元220年前后的三国问题。在数据集中一共有140个样本数据，分类标签值的含义：1.魏国城池：标签为1，下图中蓝色点2.蜀国城池：标签为2，下图中红色点3.吴国城池：标签为3，下图中绿色点问题：1.经纬度相对值为（5,1）时，属于哪个国？2.经纬度相对值为（7,6）时，属于哪个国？3.经纬度相对值为（5,6）时，属于哪个国？4

JZJZY·2022-11-30 12:29

迁移学习-李沐

迁移学习是在深度学习出圈的，因为在深度学习中需要训练很多的深层神经网络，需要很多的数据，代价也很高；1.2、迁移学习的途径a.做好一个模型将其做成一个特征提取的模块（Word2Vec【在文本上做训练一个单层神经网络

coding-day·2022-11-30 02:30

【头歌】神经网络学习之前馈神经网络

第1关：单层感知器网络importnumpyasnpclassPerception(object):def__init__(self,lr=0.1,epochs=1000):"""初始化:paramlr

MQiyirs·2022-11-29 21:40

HDFS的shell操作

的Shell介绍（二）了解HDFS常用Shell命令1、三种shell命令方式2、FileSystemShell文档3、常用HDFS的shell命令（三）HDFS常用命令操作实战1、创建目录（1）创建单层目录

小白不懂程序·2022-11-29 16:45

hdfs shell操作

文章目录HDFS的shell操作一、三种Shell命令方式二、常用HDFS的shell命令三、HDFS常用命令操作实例1、创建单层目录2、创建多层目录3、查看目录4，上传本地文件到hdfs5、查看文件内容

气质&末雨·2022-11-29 16:14

飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降使用飞桨（Paddle）构建单层神经网络系列文章往期回顾一、导入相关依赖包二、构建单层神经网络回归类三、设置参数四、导入数据集五、

艾醒(AiXing-w)·2022-11-29 14:16

深度学习第四课——卷积神经网络（week 1）

目录一、前言1.1卷积1.2其他滤波器1.3Padding1.3.1解释1.3.2填充多少像素的选择1.4卷积步长1.5三维卷积1.6单层卷积网络1.7深度卷积神经网络的一个示例1.8池化层1.8.1最大池化

清园暖歌·2022-11-29 10:32

DQN-TC搭建整理

],a[3],...,a[t-1],x[t]]当前的文本是当前episode的最后一个的时候r[j]=EG，否则r[j]=0【EG：推文的期望增益】N:文本数量，G(t)：文本的增益具体流程：1、使用单层

卧语寒蝉·2022-11-29 09:57

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON7 ＜误差反向传播法1＞

文章目录前言一、简单层的实现1.乘法层的实现2.加法层的实现二、激活函数层的实现总结前言前面使用数值微分的方法进行梯度计算，该方法简单易实现，但是计算花费时间多。

Rachel MuZy·2022-11-29 06:46

深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现

目录1误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节点的反向传播1.3苹果的例子2简单层的实现2.1乘法层的实现2.2加法层的实现2.3总结1误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节

阿_旭·2022-11-29 06:13

深度学习炼丹术 —— 与神经网络的初次邂逅：熟悉基本结构、设计和实现

此外，在第二节的最后，我们还抛出了单层感知器无法解决亦或门的问题，从而为第三节提供“引子

玩世不恭的Coder·2022-11-29 01:59

KGCN论文阅读

KGCN论文阅读KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识KGCN基于知识图谱的推荐系统的问题定义定义一些说明整体框架单层KGCN实验消融KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识推荐系统中用户中有两种行为

weixin_42331532·2022-11-28 23:37

从0开始学习深度学习 2 多输入单输出单层神经网络

我们用球队成员脚趾的平均数量，胜负记录，粉丝数目来预测球队的胜负概率，模型的图像表示如下输入：toes=8.5，wlrec=0.65，nfans=1.2有了三个输入，要有与之对应的三个权重，之所以叫权重是因为这个数值直接影响与之对应的输入对输出的影响，权重越大，与其对应的输入对输出的影响越大，这是显而易见的。模型代码如下：weights=[0.1,0.2,0]#权重defneural_networ

一起躺躺躺·2022-11-28 21:21

视觉SLAM⑧----视觉里程计Ⅱ(光流法与直接法)

目录8.0本章主要目标8.1直接法的引出8.22D光流8.3实践：LK光流8.3.1使用LK光流8.3.3光流实践小结8.4直接法8.4.1直接法的推导8.4.2直接法的讨论8.5实践：直接法8.5.1单层直接法

Courage2022·2022-11-28 16:31

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】0前言1使用LK光流（cv）1.1前言1.2useLK.cpp1.3CMakeLists.txt1.4

踏破万里无云·2022-11-28 15:05

神经网络教材推荐,神经网络经典书籍

第1章神经网络和自动控制的基础知识1.1人工神经网络的发展史1.1.120世纪40年代——神经元模型的诞生1.1.220世纪50年代——从单神经元到单层网络，形成第一次热潮1.1.320世纪60年代——

快乐的小荣荣·2022-11-28 14:14

SLAM第八讲实践：【前端2】基于Slambook2的LK光流，G-N实现单层光流以及多层光流以及直接法做VO的超详细实践

/useLK+data的文件目录地址`二.高斯牛顿法实现单层光流和多层光流1optical_flow.cpp2CMakeLists.txt3输出结果三.使用直接法1direct_method.cpp2CMakeLi

老张高手·2022-11-28 14:33

视觉SLAM十四讲——第8讲视觉里程计2（光流法和直接法）

1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流

Cc1924·2022-11-28 14:53

深度学习与人工神经网络的介绍

深度学习与人工神经网络深度学习机器学习和深度学习的区别常见的深度学习框架神经网络人工神经网络的概念神经元的概念单层神经网络感知机多层神经网络激活函数深度学习机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的方法

Vinsmoke -Hou·2022-11-28 13:06

【推荐算法学习与复现】-- 深度学习系列 -- Wide&Deep

WideDeep模型是Google在2016年提出的，在业界具有非常大的影响力，模型由单层Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型。

Big_Huang·2022-11-28 10:47

机器学习笔记-单层感知器

单层感知器1、人体神经网络信号从树突传递进来，在细胞核进行汇总，经过轴突传递到其他的部分。从上图可以看出来，神经元是一个信息处理单元，具有多输入多输出的结构。

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

前馈神经网络（Feedforward neural network）

单层感知器最简单的神经网络是单层感知器网络，由单层输出节点组成；输入通过一系列

zhangzzqliumin·2022-11-28 08:29

深度学习基础笔记(感知机+CNN+RNN等等)

NLP循环神经网络RNN流程：专业词汇学习率：一个参数，人为选择，用于控制梯度下降中x的更新将数据分为测试数据集和验证数据集，验证数据集用于验证，只能使用一次反向传播算法也叫bp算法，用于优化神经网络单层感知器

Silentambition·2022-11-28 04:42

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法

转自：https://blog.csdn.net/u010223750/article/details/53334313引言这个分类的模型其实也是很简单，主要就是一个单层的LSTM模型，当然也可以实现多层的模型

花儿~开了·2022-11-27 22:37

【深度学习】-线性回归

学习来源：李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和

勤奋努力的野指针·2022-11-27 18:30

Torch学习线性回归

线性回归线性回归的基本要素模型定义模型训练（训练数据损失函数优化算法）模型预测线性回归的表示方法神经网络图（单层神经网络）矢量计算表达式importtorchfromtimeimporttimea=torch.ones

qq_39033580·2022-11-27 18:00

pytorch参数初始化方法

1、初始化方式单层网络初始化方式在创建model后直接调用torch.nn.init里的初始化函数。

一只小小的土拨鼠·2022-11-27 17:51

线性回归基本原理

x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：w=[w1,w2,…,wn]T,b输出是输入的加权和：y=w1x1+w2x2+…+wnxn+b（用向量的写法）y=〈w,x〉+b线性模型可以看作是单层的神经网络常见评估模型

tinason杨·2022-11-27 14:20

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm4.1/4.2

4.1在一个单层中的前向传播以烤咖啡为例主要理解代码到底做了什么，即各层的激活值是如何计算的4.2前向传播的一般实现dense函数作用：输入前一层的激活值，给定当前层的参数，返回本层的激活值作为下一层的输入四个参数

m0_54237635·2022-11-27 10:16

cs231n学习笔记——五.CNN 卷积神经网络

5.1卷积神经网络简介要介绍CNN，TA选择从神经网络的历史开讲，从1957年的单层感知器讲起到1960年的多层感知器到1986年才明确出现反向传播的方法，然而这也只是个理论可行的方法，在实际应用中还是被打烂了头而直到

谷雨·清明·2022-11-27 09:51

深度学习入门

文章目录神经网络感知机激活函数卷积神经网络神经网络感知机单层感知机可以可以表示与门、或门、与非门局限性：无法表示异或门，单层感知机无法分离非线性空间通过组合与门、与非门、或门实现异或门2层感知机(严格地说是激活函数使用了非线性的

叒狗·2022-11-27 06:39

Transformer源代码学习

Transformer源代码学习模型完整源代码代码解析Encoder单层Encoder多头注意力机制前馈神经网络maskDecoder单层decodertransformer模型完整源代码地址：https

ywh0804·2022-11-27 05:38

深度学习入门之4--误差反向传播法

目录1计算图1.1计算图求解1.2局部计算2链式法则2.1定义2.2计算图的反向传播2.3链式法则与计算图3反向传播3.1加法节点反向传播3.2乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现

༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17

PyTorch学习笔记2——线性回归

比如预测房屋价格、气温、销售额等连续值问题；与回归问题不同的分类问题，分类问题的模型最终输出是一个离散值，比如图像分类，垃圾分类、疾病监测，softmax回归用于解决分类问题线性回归和softmax回归都是单层神经网络

Moon_Boy_Li·2022-11-27 04:01

【深度学习】从实现异或运算开始

故事从单层感知器无法实现“异或”运算开始。

月亮鱼与十四行·2022-11-27 00:55

pre-norm 和 post-norm 的区别

到了深层以后，单层对主干的影响可以视为小量，而不同层的f统计上是相似的，于是有xn+2=xn+1+f(norm(x

小ccccc·2022-11-26 20:15

动手学习深度学习------学习笔记一

由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。

qq_33631858·2022-11-26 18:36

深度学习-神经网络：DNN（Deep Neural Networks=Fully Connected Neural Net==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）

（DeepNeuralNetworks=FullyConnectedNeuralNet==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）一、神经网络的介绍1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.单层神经网络

u013250861·2022-11-26 14:18

深度学习和神经网络介绍

深度学习和神经网络介绍文章目录深度学习和神经网络介绍深度学习的介绍目标1.深度学习的概念2.机器学习和深度学习的区别2.1区别1：特征提取2.2区别2：数据量3.深度学习的应用场景4.常见的深度学习框架神经网络的介绍目标1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.单层神经网络

CharlesDavid_coder·2022-11-26 13:14

浅析Go语言中Channel的各种用法

目录Go语言基础四if定义单层if语法格式语法警告多层if语法格式Switch定义TypeSwitchSelect定义Select语句注意事项Select用法补充退出判断Channel状态Go语言基础四今天我们要来学习

·2022-11-25 18:20

第五章神经网络（下）

5.3误差逆传播算法多层网络地学习能力比单层感知机强的多。欲训练多层网络，之前的简单感知机学习规则显然不够用了，需要更强大的学习算法。

高自期许·2022-11-25 10:39

深度学习的概念和工作原理【基础篇】

深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个三层或更多层的神经网络，虽然单层的神经网络仍然可以进行近似预测，但额外的隐藏层可以帮助优化和改进准确性。

极客小普冲呀·2022-11-25 09:54

单层感知器介绍&程序

人体神经网络单层感知器举例感知器学习规则学习率模型收敛条件importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#输入数据X=np.array([[1,3,3],[1,4,3

陈陈的糖罐子·2022-11-25 08:26

matlab单层感知器画线,感知器 matlab实现

1.基本原理神经网络里最简单的模型，就是感知器。感知器可以实现N维空间的线性划分。如二维空间，下图就是用一条直线将(00)分为一类，其余四点为一类。实现了与门。如果要将以上四点划分为(01)(10)为一类，(11)(00)为一类，显然是无法用直线将其分开。如果是三维空间，就是平面划分。如果N维，即超平面。下图为一个神经元模型，输入为pX1的向量，输出为a。感知器工作时，首要要学习，也就是对w和b进

杨朝伟·2022-11-25 08:26

神经网络（单层感知器）

单层感知器是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值可变，因此可以通过一定规则进行学习。可以快速、可靠地解决线性可分的问题。

!一直往南方开.·2022-11-25 08:25

python3 4.单层感知器与线性神经网络的应用学习笔记

文章目录前言一、单层感知器简介1.1什么是单层感知器1.2单层感知器相应的计算规则二、单层感知器应用三、线性神经网络应用四、小结前言计算机视觉系列之学习笔记主要是本人进行学习人工智能（计算机视觉方向）的代码整理

mcyJacky·2022-11-25 08:54

单层感知器与线性神经网络

第3章单层感知器与线性神经网络3.1生物神经网络一个多输入单输出非线性系统的动态过程3.2单层感知器3.2.1单层感知器介绍f(x)称为激活函数，可以理解为信号在轴突上进行的线性或非线性变化。

T.S.G·2022-11-25 08:24

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