and感知机第6页

卷积神经网络

0、多层感知机0.1、权重衰减0.1.1概念和用途简单来说就是降低模型复杂度，防止出现过拟合。具体做法就是给损失函数增加一个penal项，当权重增加过大时，通过penal项提供惩罚降低权重。

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

感知机算法笔记及其matlab实现

定义：感知机是二类分类的线性模型，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。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的超平面，属于判别模型。

张张成长记·2023-10-31 11:32

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

逻辑回归可以看作没有隐含层的神经网络，但是在多层感知机中如何获取隐含层的权值是很困难的，我们能做的是计算输出层的误差更新参数，但是隐含层误差是不存在的。虽然无法直接获得隐含层的权值，但是我们知道在

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

动手学深度学习——第六次

python类和对象python类和对象参数管理参数访问卷积python类和对象参数管理生成一个二维张量，然后传入有但隐藏层的多层感知机参数访问net[0]nn.Linear(4,8)net[1]nn.ReLU

湘溶溶·2023-10-30 16:27

动手学深度学习——第五次学

权重衰减是最广泛使用的正则化的技术之一今天学的很头疼，好多都是公式12权重衰退（解决过拟合）13丢弃法（解决过拟合）14数值稳定（梯度爆炸和梯度消失问题）15竞赛题讲解层和块多层感知机

湘溶溶·2023-10-30 16:57

动手学深度学习——第七次学

卷积编码器和全连接层密集块卷积把高宽不断变小，把通道数逐渐增多，（最后高宽会变成，通道会变得很大，然后做全连接进行输出）通道信息可以看成是空间的模式，抽出来压缩的信息放到不同的通道里面，所有模式拿出来，通过多层感知机输出

湘溶溶·2023-10-30 16:50

深度神经网络的数学原理：基于超平面、半空间与线性区域的表示

概述以前的文章主要描述了神经网络，即多层感知机、全连接模型的运行原理，还是以实验为主，数学描述为辅的方式，这篇文章以纯数学的视角来描述神经网络的运行原理，主要以前馈过程为主（反向传播的动力学过程还是比较复杂

_pinnacle_·2023-10-30 12:47

Python机器学习12——神经网络

具体而且，现在主流的神经网络有多层感知机

阡之尘埃·2023-10-30 01:49

快速入门深度学习4.1（用时1h）——多层感知器

4.1.1.2在网络中加入隐藏层4.1.1.3从线性到非线性（激活函数）4.1.2.激活函数4.1.2.1.ReLU函数4.1.2.2.sigmoid函数4.1.2.3.tanh函数4.1.3.小结4.2多层感知机的从零实现

是Yu欸·2023-10-29 22:55

4.多层感知机

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1多层感知机一、感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层

霸时斌子·2023-10-29 20:01

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

从前面的学习笔记中，和大家一起使用了numpy一步一步从感知机开始到两层网络以及最后实现了深度神经网络的算法搭建。

linux那些事·2023-10-27 15:22

神经网络算法

b为：门槛所谓threshold)反向传播(backpropagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络

_清净心_·2023-10-26 23:00

动手学深度学习—批量规范化（代码详解）

对于典型的多层感知机或卷积神经网络。训练时，中间层中的变量（例如，多层感知机中的仿射变换输出）可能具有更广的变化范围。更深层的网络很

緈福的街口·2023-10-26 22:28

「PyTorch自然语言处理系列」4. 自然语言处理的前馈网络（上）

上下拉动翻看这个书签4.1多层感知机4.1.1一个简单示例：XOR4.1.2在PyTorch中实现多层感知机4.2示例：使用多层感知机对姓氏进行分类4.2.1姓氏数据集4.2.2V

数据与智能·2023-10-26 13:59

网络模型设计的想法、实践和探索

局部性从全连接层(可能需要数10亿参数)到卷积神经网络（只需要数百个参数）；体现了对网络设计的根本原则，即，在某些条件下，卷积神经网络与全连接层是等价的，但是卷积神经网络只有几百个参数，全连接层（多层感知机

xw555666·2023-10-26 12:34

深度学习-1.2神经网络

“1975年W博士将多层感知机堆叠成神经网络，并利用反向传播算法训练神经网络自动学习参数。”“神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。”看到这句话，就觉得这玩意儿像玄学。

yiwenbin94·2023-10-25 11:19

BEVFusion、BEVFormer方法总结

1.BEVFormer原理概述BEVFormer原理是通过利用多视角相机图像生成BEV特征并进行3D目标检测的方法，该方法使用了一个基于变换器的编码器和一个基于残差连接的多层感知机编码器，其中通过空间交叉注意力模块实现不同视角摄像头的特征提取

信雪神话·2023-10-25 09:36

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

而NiN（网络中的网络）提供了一个非常简单的解决方案：在每个像素的通道上分别使用多层感知机。1.NiN块卷积层的输入和输出由四维张量组成（样本，通道，高度，宽度）全连接层的输入和输出通常是二维张量（

緈福的街口·2023-10-24 20:55

深度学习期末复习

2.感知机2.1感知机的结构图，2.2感知机的梯度下降法，算法流程确定初始化参数w和b。搭建感知器模型。利用反向算法，完成权重系数的调整。注：初始化参数可以任意设定，最终都会根据反向算法完成收敛。

ustcthebest·2023-10-24 15:42

Bert 结构理论笔记 Bert理解

函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等

白又白胖又胖·2023-10-22 14:51

单层感知机没法分辨异或情况

单层感知机是一种简单的人工神经元模型，它可以用来进行二分类任务，也就是将输入分为两个类别。单层感知机的决策是基于输入特征的线性组合，并通过一个阈值函数（通常是阶跃函数）来确定输出类别。

Chen_Chance·2023-10-22 13:38

初识神经网络一

由感知机到神经网络感知机是经由加权信号与偏置的和决定输出信号；神经网络在感知机的基础上加了一个激活函数，即加权信号与偏置的和再经过激活函数，才输出信号。

流星游·2023-10-22 01:25

初识感知机

基本概念可以将感知机看做基本的“神经元”，它接收多个信号输入，然后输出一个信号。

流星游·2023-10-21 16:46

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn支持向量机实现最大间隔分类另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展。

矢寸心·2023-10-21 12:14

李航统计学习感知机算法实现

本文对感知机算法做出

没有改名卡y·2023-10-21 08:09

李航统计学习--感知机算法实现（python）

感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量xxx对其进行二类分类的线性分类模型：f(x)=sign⁡(w⋅x+b)f(x)=\operatorname{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign(

_dingzhen·2023-10-21 08:38

统计学习方法感知机

文章目录统计学习方法感知机模型定义学习策略学习算法原始算法对偶算法学习算法的收敛性统计学习方法感知机读李航的《统计学习方法》时，关于感知机的笔记。

Air浩瀚·2023-10-21 08:05

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding

怎么全是重名·2023-10-20 20:22

深度学习-循环神经网络详解

循环神经网络语言模型语言模型的计算n元语法循环神经网络不含隐藏状态的神经网络让我们考虑一个含单隐藏层的多层感知机。

oveZ·2023-10-20 12:55

机器学习实践入门（一）：神经网络入门

本文参考自深蓝学院课程，所记录笔记，仅供自学记录使用这里写目录标题逻辑回归二分类问题思路一：构建超平面分类思路二：估计样本的分布成本函数的优化逻辑回归算法流程感知机感知机成本函数感知机算法流程神经网络神经元的解释多层神经网络前向传播神经元前向传播的向量形式反向传播梯度下降权重求导输出层权重求导推广

橘の月半喵·2023-10-20 04:12

【动手学深度学习】模型选择(训练数据，验证数据，测试数据，过拟合，欠拟合)

例如:训练多层感知机模型时，我们可能希望比较具

xyy ss·2023-10-20 01:29

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~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28×2828\times2828

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

机器学习算法综述——有监督学习

决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

【Note】CNN与现代卷积神经网络part1（附PyTorch代码）

文章目录0前言1卷积神经网络1.1从全连接层到卷积1.1.1不变性1.1.2多层感知机的限制1.1.2.1平移不变性1.1.2.2局部性1.1.3卷积1.1.4通道（channel）1.1.5Summary1.2

猛码Memmat·2023-10-17 13:25

深度学习——卷积神经网络（CNN）基础一

深度学习——卷积神经网络（CNN）基础一文章目录前言一、从全连接层到卷积1.1.不变性1.2.多层感知机的限制1.2.1.平移不变性1.2.1.局部性1.3.卷积1.4."

星石传说·2023-10-17 11:01

机器学习-有监督学习-神经网络

目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN（图神经网络）GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

机器学习初探之感知机

监督学习我么们知道机器学习就是让机器跟人类一样去学习东西。我们人类是怎样去学习呢？简单的说，就是有老师传授我们知识，带着我们学习（比如说带领我们认识世界上的各种动物，如、熊猫、老虎、猫咪和小狗）。然后呢，通过不断的学习和总结，我们形成了自己的知识架构（即对这些动物能够进行很好的判别），当我们去动物园参观动物时能够知道这些动物的名字。如下图所示：其实机器学习和人类的学习方式一样。只不过在

Robert_Gordon·2023-10-15 22:12

机器学习sklearn实战

文章目录机器学习sklearn实战前言一、感知机1.sklearn实现感知机二、决策树1sklearn.tree.DecisionTreeClassifier详细说明2绘制决策树2.1Graphviz形式输出决策树

sea_bi·2023-10-15 11:37

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

1、BP网络简介BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络，它是一种前馈式、多层、感知机网络。

X_dmword·2023-10-15 08:59

逻辑回归

和感知机不同，逻辑回归在点到平面的距离基础上，通过逻辑函数，把距离值转换成一个(0,1)的值，这个值称为P值（可能性）logist函数通过这个函数可以看到:当out趋向于-inf的时候，p=0当out趋向于

Yiren_Hwang·2023-10-14 22:55

从基础到卷积神经网络（第12天）

1.PyTorch神经网络基础1.1模型构造1.块和层首先，回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet

你不困我困·2023-10-14 17:01

深度学习简介和感知机原理与实现

image1机器学习与深度学习要是说到深度学习，恐怕不得不先提一下机器学习，解释好二者之间的关系。相信大家心中应该有自己对于机器学习概念的理解。小编这里就一句话简单概括一下：机器学习就是从历史数据中探索和训练出数据的普遍规律，将其归纳为相应的数学模型，并对未知的数据进行预测的过程。至于在这个过程中我们碰到的各种各样的问题，比如数据质量、模型评价标准、训练优化方法、过拟合等一系列关乎机器学习模型生死

君临天下夜未央·2023-10-13 16:53

《机器学习》第5章神经网络

文章目录5.1神经元模型5.2感知机与多层网络5.3误差逆传播算法5.4全局最小与局部最小5.5其他常见神经网络RBF网络ART网络SOM网络级联相关网络Elman网络Boltzmann机5.6深度学习

太极生两鱼·2023-10-13 14:46

隐马尔可夫(HMM)/感知机/条件随机场(CRF)----词性标注

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP7.词性标注7.1词性标注概述什么是词性在语言学上，词性(Par-Of-Speech,Pos)指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是Han

mantch·2023-10-13 01:55

感知机模型

前言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。

talentsta·2023-10-12 18:55

深度学习3 前馈神经网络

深度学习3前馈神经网络目录深度学习3前馈神经网络1.神经元模型（M-P）（1）公式（2）运算（3）结构2.感知机模型（1）单层感知机（2）多层感知器（3）BP算法1.神经元模型（M-P）（1）公式在

Fox_Alex·2023-10-12 03:07

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow默认的InteractiveSession,这样后面执行各项操作就无需指定Session。fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimporti

河南骏·2023-10-12 02:42

【神经网络哲学思考和研究启示】

神经网络由多个感知机组成。下面给出一个基本的神经网络，由输入层，隐藏层和输出层构成，隐藏层由多个感知机组成。

粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-10-11 14:35

关于神经网络的思考

关于感知机感知机（Perceptron）和神经网络（NeuralNetwork）之间有一定的关系，可以说感知机是神经网络的一个基本组成单元。感知机：感知机是一种简单的二分类线性分类器。

北边一颗小星星·2023-10-11 14:01

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