and感知机

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

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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

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

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丁希希哇·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

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丁希希哇·2024-01-21 04:46

（一）深度学习入门：感知机模型

一、感知机定义二、感知机与逻辑电路三、感知机的局限性四、感知机的优越性前言感知机是深度学习算法的基本单元，本文简单介绍了感知机的定义，探究了感知机与逻辑门电路之间的联系，在此基础上解释了感知机的局限性和优越性
油炸大聪明·2024-01-19 17:04

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义
油炸大聪明·2024-01-19 17:33

【白话机器学习的数学】读书笔记(3)学习分类(感知机、逻辑回归)

三、学习分类目录三、学习分类1.分类的目的2.感知机1定义2判别函数3权重向量的更新表达式4感知机的缺点3.逻辑回归1Sigmoid函数2决策边界4.似然函数（解决逻辑回归中参数更新表达式问题）1.对数似然函数
JunLal·2024-01-19 10:43

深度学习笔试题（一）

B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减
beyond谚语·2024-01-19 07:50

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

我们提出了MLP-Mixer，这是一种仅基于多层感知机（MLPs）的架构。MLP-Mixer包含两种类型的层：一种是独立应用于图像块的MLPs（即“混合”每个位
fish小余儿·2024-01-18 20:32

2 感知机

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。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新输入实例进行分类。
奋斗的喵儿·2024-01-18 20:58

机器学习——支持向量机SVM

1摘要：支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。
AAI机器之心·2024-01-17 15:32

深度学习入门基于Python的理论与实现（第3章 神经网络）

“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数的模型。“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。
无思不晓·2024-01-17 12:16

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach：k近邻/knn线性分类模型感知机
lealzhan·2024-01-17 08:54

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征
peter6768·2024-01-16 07:15

自然语言中的神经网络基础（1）

本文介绍在自然语言处理中常用的四种神经网络模型，即多层感知机模型、卷积神经网络、循环神经网络和以Transformer为代表的自注意力模型。
makelope·2024-01-16 07:48

《动手学深度学习》学习笔记 第10章 注意力机制

前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机
北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习|多层感知机MLP1.实验目的自行构造一个多层感知机，完成对某种类型的样本数据的分类（如图像、文本等），也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点（或者其它标准数据集）进行分类。
rookiexiong·2024-01-15 12:59
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