and感知机

万能近似定理

Cybenko等人于1989年证明了具有隐含层（最少一层）感知机神经网络在激励函数（也称激活函数）为Sigmoid函数的情况下具有逼近任何函数的作用。
luoganttcc·2023-02-16 21:49

【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，多层感知机模型)

写在前面：首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大努力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。之前创作过心脏病预测研究文章如下：【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列1，单向LSTM，1×13数据
机器不学习我学习·2023-02-16 20:05

激活函数/ 优化函数/ 损失函数

(2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽条件，即满足时认为相等。
访风景于崇阿·2023-02-07 13:49

学习日志（三）：感知机

在读这篇文中前可以先读《神经网络：从人脑到人工》这篇文章了解一下相关基础知识！  麦克洛克和皮茨提出的“M-P神经元模型”，是对生物大脑的过度简化，但却成功地给我们提供了基本原理的证明。尽管在AI的发展过程中不断的有其它的模型被提出，但M-P神经元模型是目前用的最多的和最广的，可谓是现在神经网络的基石，例如logistic回归、支持向量机甚至深度神经网络都是以它为起点。  然而M-P模型的权重和偏
@彼岸花·2023-02-07 10:34

Transformer(需修改)

Transformer模型中基于位置的前馈网络使用同一个多层感知机，作用是对所有序列位置的表示进行转换。自注意力和位
流萤数点·2023-02-07 09:29

一文理清深度学习前馈神经网络

Index多层感知机（MLP）介绍深度神经网络的激活函数深度神经网络的损失函数多层感知机的反向传播算法神经网络的训练技巧深度卷积神经网络前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）是一种最简单的神经网络
SamLam·2023-02-07 07:23

R做深度学习之-MLP二分类问题

深度理解多层感知机MLP隐层节点数选择选择隐藏层数和隐藏层大小的标准一个例子不太好仅供参考rm(list=ls())suppressMessages(library(keras))#install_keras
落寞的橙子·2023-02-06 19:52

鱼书学习笔记二神经网络（neural network）

神经网络上一章学习了感知机，神经网络与多层感知机有着相似的结构，但是感知机设定权重的工作，还是由人工进行的，而神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。
freezml·2023-02-06 10:17

[动手学深度学习(PyTorch)]——梦开始的地方

LeNet、ResNet、LSTM、BERT.....机器学习基础损失函数、目标函数、过拟合、优化实践使用Pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容：深度学习基础——线性神经网络、多层感知机卷积神经网络
Star星屹程序设计·2023-02-06 10:48

第二周作业：多层感知机

李沐专题学习线性回归回归是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务都与预测(prediction)有关。当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子包括：预测价格、预测住院时间、预测需求等，但是需要注意的是不是所有的预测问题都会回归问题。跟李沐学AI-动手学深度学习-线性回归+基础优化算法
洋-葱·2023-02-06 10:16

《动手学深度学习》第十天---模型构造

下面继承Block类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Block类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。
打着灯笼摸黑·2023-02-06 10:46

沐神-动手学深度学习-多层感知机

感知机的概念感知机原理用公式表示如下图所示，相当于对线性回归模型外又加了一层函数，变成二分类问题：在训练过程中，感知机模型的损失函数与线性回归的差平方损失函数定义不同。
T_FLY1999·2023-02-06 10:42

【深度学习基础3】Sigmoid 神经元和多层 Sigmoid 神经元网络

一、Motivation1.如何实现任意的函数y=f(x)上一节我们了解了感知机可以解决所有的布尔函数，方法是隐藏层的个数为2n（输入个数为n），每个隐藏层对饮一种输入情形，当对应的情形被输入时，对应的那一个神经元开火
Emiliano Martínez·2023-02-06 07:38

【深度学习基础2】生物神经元与感知机

一、生物神经元让我们借助一个卡通的例子来阐述神经元是如何工作的。我们的感官与外部世界进行交互，感官将信号传递给神经元，神经元被激活，产生一个响应（例如，例子中的『哈哈大笑』）在现实中，并非是一个神经元来完成这件事情，而是由大量神经元并行相连而构成的一个网络。我们的感官将信息传递给最低层的神经元，这些神经元中的一些会被激活来响应接收到的信号，并将信息传递给与之相连的其他神经元，上层相连的神经元中会有
Emiliano Martínez·2023-02-06 07:08

数据挖掘复习

分类器正确分类与样本总数之比精确率：TP/TP+FP召回率：TP/TP+FN标注问题输入观测序列，输出标记序列或状态序列回归问题预测输入变量和输出变量之间的关系最常用的损失函数是平方损失函数，用最小二乘法求解第二章-感知机感知机
Jason 20·2023-02-05 18:57

Pytorch第四章多层感知机实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.设置网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight,std=0.01)net.apply(
努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

Perceptron & KNN（面试准备）

1、简述感知机模型并证明其收敛性感知机是二分类的线性分类模型，感知机对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。
单调不减·2023-02-05 07:53

判别模型 vs 生成模型

决策函数：输入X返回Y；其中Y与一个阈值比较，然后根据比较结果判定X的类别条件概率分布：输入X返回X属于每个类别的概率；将其中概率最大的作为X所属的类别1.判别模型代表：K近邻、感知机（神经网络）、决策树
elephantnose·2023-02-05 01:34

花书-卷积神经网络

知识框架卷积池化（引入了平移不变性，）全局连接层（多层感知机）卷积神经网络应用(分类上)图像分类大赛(ResNEt网络比人类识别图像的性能还要好，深度也越来越深)各大CNN模型重难点参考资料：(CNN祖爷爷
维他柠檬可乐·2023-02-04 15:43

书单

《说服的艺术》，《关键20小时快速学会任何技能》数学《统计学习方法》作者：李航王萱认为，这本书由浅入深，涉及的知识面非常广，算法包括NB、LR、SVM、CART、GBDT、感知机、最大熵、EM、HMM、
javaBoy_hw·2023-02-04 12:27

计算机视觉--历史发展回顾

计算机视觉–历史发展回顾文章目录计算机视觉--历史发展回顾前言一、神经生理学家的启发二、第一台数字扫描仪的发明三、感知机四、CV的标志性诞生五、CV崛起--LeNet的划时代六、感知分组七、CNN领跑小结前言如今
karcat·2023-02-04 10:24

神经网络简介

1.写作目的理清神经网络基本结构2.神经网络对于非线性结构的数据，很难找到一条直线将数据集进行有效划分，例如感知机无法解决抑或问题。
0110_·2023-02-04 09:34

【机器学习】感知机实现鸢尾花数据集实例

感知机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。
danyow-4·2023-02-04 08:09

第一章.感知机

第一章.感知机1.感知机的简介1).简介感知机接收多个输入信号，输出一个信号。
七巷少年^ω^·2023-02-04 08:53

第二章.神经网络—激活函数

第二章.神经网络感知机存在如何设置合适的权重问题，神经网络的出现就是为了解决感知机存在的问题，神经网络的一个重要性质：它可以自动的从数据中学习到合适的权重参数。
七巷少年^ω^·2023-02-04 08:53

初识openmmlab&深度学习入门

有一个专门的算法库，叫做mmdeploy，训练好的模型用mmdeploy部署，转成各种各样硬件厂商支持的格式，如图所示：计算机视觉的三大任务机器学习（一）特征提取（二）分类器深度学习（一）神经元（二）多层感知机
Back550·2023-02-04 00:22

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》第二章笔记

最近想从头开始看起，所以就挑了《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书来阅读1、感知机的定义 虽然听起来名字比较高大上，但是结构没有这么恐怖，简单来说可以与电流经过电线进行一个类比，理解为能够接收多个输入信号
user_kay·2023-02-03 18:00

动手深度学习-多层感知机

目录感知机多层感知机激活函数sigmoid函数tanh函数ReLU函数多层感知机的简洁实现参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/感知机模型：感知机模型就是一个简单的人工神经网络
百分之七.·2023-02-03 14:03

OpenMMLab实战打卡第一天

多层感知机：感知机是人工智能最早的模型，通过对输入特征的有监督学习实现相关的分类任务；训练的关键：损失函数，下图是百度百科的解释参考。其
conan ahau·2023-02-03 14:29

深度学习 学习笔记

目录深度学习的简介定义、特点方法论“端到端”学习缺点深度学习来源深度学习是实现机器学习的方法定义分类机器学习是实现人工智能的途径定义源于人工神经网络感知机简介感知机感知机的训练下图为本文的主要思路：深度学习的简介定义
m0_57587624·2023-02-03 13:12

OpenMMLab AI实战营笔记（一）

第一课是同济子豪兄上的，大概讲述了一些机器学习和神经网络的基础概念，包括基本的感知机，神经网络前向传播和BP算法，由于时长关系，
cyj5x·2023-02-03 09:42

神经网络 异或_Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录：神经网络前言神经网络感知机模型多层神经网络激活函数Logistic函数Tanh函数ReLu函数损失函数和输出单元损失函数的选择均方误差损失函数交叉熵损失函数输出单元的选择线性单元Sigmoi
weixin_39599046·2023-02-03 07:33

卷积神经网络（CNN）

神经网络简介信息的正向传播与误差的反向传播梯度下降算法修正权值收敛慢，冗余，过拟合卷积神经网络存在包含卷积层与子抽样层的特征抽取器，整个网络由三部分组成：输入层(INPUT)，n个卷积层与子抽样层（池化层）的组合，全连接的多层感知机分类器
_不知年·2023-02-03 01:10

Pytorch神经网络基础

我们导入可能用到的包importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF1.自定义块我们可以通过自定义块进行神经网络的初步搭建，这个块中包含一个多层感知机
深度不学习。·2023-02-02 16:16

数据分析-深度学习-神经网络

目录前言感知机多层感知机(MLP)卷积神经网络（VGG/GoogleNet/AlexNet/ResNet）循环神经网络（RNN）自编码器（Autoencoder）生成对抗网络（GAN）前言近些年随着大规模高质量标注数据集的出现
ITLiu_JH·2023-02-02 12:45

神经网络基础-感知机（Perceptron）

虽然说感知机这个模型，现在基本不会被用到了，但是基础还是要打牢。感知机是svm和mlp（MultilayerPerceptron）的前身。
沙扬娜拉的裙裾·2023-02-02 08:39

深度学习-----学习笔记（一）（修仙~~~ing）

文章目录前言一、机器学习、深度学习及神经网络的简单概述及关系1.机器学习2.深度学习3.神经网络二、从感知机开始1.感知机是什么？2.我们人要做什么？我们又需要让机器学习什么？
A.莫名其妙无所事事.WRLT·2023-02-02 08:09

DL@starter@Perceptron感知机@简单神经网络

文章目录感知机简单感知机基础形式偏置值形式逻辑门感知机机器学习的任务(单层)感知机的局限@线性和非线性多层感知机从与非门到计算机小结从感知机到神经网络激活函数非线性激活函数step函数阶跃函数的实现(numpy
xuchaoxin1375·2023-02-02 08:32

动手学深度学习笔记（二）

从零开始写多层感知机多层感知机本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，简称MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。
文武_665b·2023-02-02 04:36

BAT机器学习面试1000题系列（第150~279题）

ITeyeCSTO写博客发Chatleadai的博客RSS订阅转BAT机器学习面试1000题系列（第150~279题）2018年01月08日00:00:00阅读数：3720长文~可先收藏再看哟~150、在感知机中
G换一种活法·2023-02-02 03:32

核函数与核方法整理

回顾严格线性可分问题近似线性可分核函数什么是核函数如何使用核函数为什么要用核函数核⽅法常用符号KLDASVMKPCAMMDESVM回顾SVM能解决的三种分类问题:严格线性可分近似线性可分严格非线性可分严格线性可分问题可以使用感知机算法或硬间隔
lagoon_lala·2023-02-01 20:10

神经网络入门(一)：神经元与单层感知机

文章目录神经元单层感知机激活函数多输出感知机单层感知机的几何意义神经网络的起源是人们力图寻找或者构建一种结构来模拟人脑神经元的功能，并最终达到模拟人脑进行工作甚至达到仿真人的级别。
BigOrangeZee·2023-02-01 19:29

注意力机制详解

Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制，这里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。
AI算法_图哥·2023-02-01 15:21

traingdx函数

其描述为：带冲量（momentum）的梯度下降(gd,Gradientdescent)和具有自适应学习速率（lr,learningrate）的反向传播(bp)的一种多层感知机（MLP，multi-layerperceptron
拦路雨g·2023-02-01 13:53

大厂面试机器学习算法（1）SVM常考问题

文章目录1.SVM算法原理2.SVM与感知机(Perceptron)/逻辑回归（LR）的区别3.什么是支持向量4.手推SVM最优化公式5.SVM使用对偶计算的目的是什么？如何推导出来的？
我是女生，我不做程序媛·2023-02-01 12:02

数据分析-深度学习Pytorch Day13

单层感知机和多层感知机(MLP)是最基础的神经网络结构。将卷积操作创新的加入到神经网络结构形成了卷积神经网络，卷积神经网络给现代人工智能注入了活力。
小浩码出未来！·2023-02-01 12:31

分类与预测

常见的分类算法感知机感知机是神经网络以及支持向量机的基础。通过w*x+b=0这样一条直线将二维空间划分为两个区域，落在这两个区域中的点被归为正类和负类。
Alex_杨策·2023-02-01 10:34

多层感知机和神经网络的区别_百面机器学习笔记 | 第九章：前向神经网络 | 03 多层感知机...

大名鼎鼎多层感知机登场！多层感知机结构图我们来看一下这个结构。输入信号通过各个网络层的隐节点产生输出的过程称为前向传播，用以下符号表示：定义第层的输入为，输出为。
weixin_39754411·2023-02-01 10:41

机器学习之多层网络前向传播和反向传播

机器学习之多层网络前向传播和反向传播在上一篇文章中提到了单层感知机的前向传播和后向传播。现在再谈谈对多层感知机的前向、后向传播的理解。多层感知机顾名思义，就是由多个神经元构成的一组网络。
西红柿是番茄·2023-02-01 10:08

多层感知机的反向传播算法

1基本概念前向传播多层感知机中，输入信号通过各个网络层的隐节点产生输出的过程称为前向传播。
cute_Lily·2023-02-01 10:07
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