and感知机

李沐《动手学深度学习》注意力机制

动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐
丁希希哇·2024-02-07 16:27

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（2）6.2 最大熵模型

笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第1章统计学习方法概论《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第2章感知机
北方骑马的萝卜·2024-02-05 11:51

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。
weixin_42963026·2024-02-05 05:56

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记：第二章感知机

深度学习入门笔记：第二章感知机笔记来源书籍：《深度学习入门：基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记：第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门
维持好习惯·2024-02-04 16:03

深度学习入门学习笔记之——神经网络

神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。
前丨尘忆·梦·2024-02-04 16:32

2021-11-06《深度学习入门》笔记（二）

第二章感知机感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先，感知机是什么？感知机接收多个输入信号，输出一个信号。
新手小嵩·2024-02-04 16:02

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐
丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐
丁希希哇·2024-02-04 14:42

01神经网络的理论及实现

感知机的缺点就是需要设置合适的权重，而权重的设置都是人工操作的。1、从感知机到神经网络重新画出感知机的模型，在图上加上偏置，由于偏置始终为1，所以颜色加深。
我闻 如是·2024-02-04 12:02

【机器学习300问】21、什么是激活函数？常见激活函数都有哪些？

在我写的上一篇文章中介绍了感知机（单个神经元）的构成，其中就谈到了神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过了某个界限值时，才会输出值。这也称为“神经元被激活”。
小oo呆·2024-02-03 11:57

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机
人生简洁之道·2024-02-03 07:46

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型

笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第1章统计学习方法概论《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第2章感知机
北方骑马的萝卜·2024-02-03 06:18

一文讲透神经网络的激活函数

拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？
算法进阶·2024-02-02 11:43

神经网络激活函数到底是什么？

_哔哩哔哩_bilibili神经网络就是干这个事的~如果队伍不长，一个y=kx+b就可以了，如果如果队伍太长就加一个激活函数也就是感知机模型（也就是函数由原来的直线，变成曲线，弯一下，但是拟合效果更好了
conch0329·2024-02-02 09:23

统计机器学习-感知机

感知机是二分类的线性分类模型，即通过一个超平面将数据集分割在两侧，同在一个侧的为同一个分类，一般上侧的为正例，下侧的为负例。感知机的定义假设输入空间（特征空间）是，输出空间是。
又双叒叕苟了一天·2024-02-02 07:07

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机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·2024-02-01 23:07

tf2.0学习（三）——神经网络

3.1全连接层全连接是有感知机发展起来的，由于感知机模型使用的是介跃激活函数，他是不连续不可导的，这严重制约了该模型的潜力。
雪糕遇上夏天·2024-01-31 15:48

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机

文章目录第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

【机器学习300问】20、什么是神经网络？和深度学习什么关系？

（1）感知机就是单个神经元看到神经网络自然会想到，这是一个仿生学的概念（模拟动物大脑中的神经网络），既然是一张网必然是无数个点线组成，那么首先了解神经网络最基本的单位（
小oo呆·2024-01-30 07:52

深度学习之卷积神经网络进阶版

上一讲我们介绍了卷积神经网络和多层感知机，也就是全链接网络。他们在网络架构上是串行的结构，也就是在每一层与每一层之间，前面一层的输出，是后面一层的输入。
丘小羽·2024-01-30 07:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2
@默然·2024-01-30 03:01

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵）（博客）：①MLP：多层感知机
kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

自然语言推断：微调BERT

自然语言推断是一个序列级别的文本对分类问题，而微调BERT只需要一个额外的基于多层感知机的架构，如下图中所示。
白云如幻·2024-01-28 12:09

支持向量机（SVM）详解

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。1、线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.1、线性可分支持向量机考虑一个二分类问题。
EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:11

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

首先，我们将重点放在带权重衰减（L2L_2L2正则化）的单隐藏层多层感知机上。4.7.1ForwardPropagation前向传播（forwardpropagation或forwa
南七澄江·2024-01-28 08:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想，如欠过拟合、数据集怎么弄、训练误差泛化误差等等，因为很可能过几年有新的语言、新的技术出现。整个工科本质上都差不多，从某个方向深入学习到精髓，很容易向其他工科迁移】世界上有三种东西：艺术：我做了一
kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

自然语言处理-针对序列级和词元级应用微调BERT

针对序列级和词元级应用微调BERT我们为自然语言处理应用设计了不同的模型，例如基于循环神经网络、卷积神经网络、注意力和多层感知机。
白云如幻·2024-01-26 15:15

Bert Transformer细节总结

一些的常用实现形式如下：attention=f(Q,K)attention=f(Q,K)attention=f(Q,K)多层感知机方法先将Query和Key进行拼接，然后接一个多层感知机。
taoqick·2024-01-26 11:51

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

预测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·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

的采油机故障识别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·2024-01-26 06:00

基于粒子群改进的支持向量机SVM的情感分类识别，pso-svm情感分类识别

的情感分类预测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·2024-01-26 06:59

基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别

的雷击故障分类预测支持向量机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·2024-01-26 06:29

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念

动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐
丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐
丁希希哇·2024-01-25 13:47

机器学习算法之神经网络算法初识

神经网络算法初识感知机算法1.概述感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（thresholdlogicunit）。
魔术师帽子里的兔子·2024-01-25 12:06

关于大模型学习中遇到的4

MLP是多层感知器（MultilayerPerceptron）的缩写，多层感知机（MLP）是一种人工神经网络（ANN）的一种，也称为多层前馈网络（MLFN）、深度前馈神经网络（DFNN）、回归神经网络（
ringthebell·2024-01-24 16:45

工程师每日刷题 -4

CNN本质上是一个多层感知机(MLP)，其成功的原因关键在于它所采用的【稀疏连接】（局部感受）和【权值共享】的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。
Nice_cool.·2024-01-24 06:43

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，在大多数用于学习图像提取特征的图像分类模型中起到关键作用。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh
柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

2024年美国大学生数学建模思路 - 案例：感知机原理剖析及实现

文章目录1感知机的直观理解2感知机的数学角度3代码实现4建模资料#0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?
m0_71450098·2024-01-23 03:33

李沐深度学习-多层感知机从零开始

！！！梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append
大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

神经网络（一）

感知机最早的基于神经网络的分类问题。有n个数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出（和线性回归特别像）。有一个阈值，输
Daily_Note·2024-01-22 15:42

多层感知机实战

多层感知机的从零开始实现我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=
良子c·2024-01-21 22:20

多层感知机

为什么要有多层感知机？因为单层感知机无法解决XOR问题，单层感知机只能做线性平面什么是多层感知机我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。
良子c·2024-01-21 22:18

2024美赛数学建模思路 - 案例：感知机原理剖析及实现

文章目录1感知机的直观理解2感知机的数学角度3代码实现4建模资料#0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?
建模君Assistance·2024-01-21 16:34

2024年美赛数学建模思路 - 案例：感知机原理剖析及实现

文章目录1感知机的直观理解2感知机的数学角度3代码实现4建模资料#0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?
建模君A·2024-01-21 12:47

李沐深度学习-激活函数/多层感知机文档

multilayerperceptron(MLP)：多层感知机(多层神经网络)(hiddenlayer)隐藏层：介于输入层和输出层之间的网络层输入层不涉及计算，如果一个神将网络由三层组成，则多层感知机层数为
大小猫吃猫饼干·2024-01-21 07:54
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