theano学习指南1（翻译）
theano学习指南，主要翻译官方文档 基础知识 本学习指南不是一份机器学习的教程，但是首先我们会对其中的概念做一个简单的回顾，以确保我们在相同的起跑线上。大家还需要下载几个数据库，以便于跑这个指南里面的程序。 theano下载安装 在学习每一个算法的时候，大家都需要下载安装相应的文件 ...
原文：theano学习指南3（翻译）-多层感知器模型
本节要用Theano实现的结构是一个隐层的多层感知器模型 MLP 。MLP可以看成一种对数回归器，其中输入通过非线性转移矩阵 Phi 做一个变换处理，以便于把输入数据投影到一个线性可分的空间上。MLP的中间层一般称为隐层。单一的隐层便可以确保MLP全局近似。然而，我们稍后还会看到多隐层的好处，比如在深度学习中的应用。 本节只要介绍了MLP的实现，对神经网络的背景知识介绍不多，感兴趣的朋友可以进一步 ...
2013-04-26 13:14 0 4683 推荐指数：
相关推荐
什么是多层感知器？
]. Neurocomputing,2003,51. 多层感知器由简单的相互连接的神经元或节点组成，如图1所示。 ...
theano学习指南4（翻译）- 卷积神经网络
动机 卷积神经网络是一种特殊的MLP,这个概念是从生物里面演化过来的. 根据Hubel和Wiesel早期在猫的视觉皮层上的工作 [Hubel68], 我们知道在视觉皮层上面存在一种细胞的复杂分布,这些细胞对一些局部输入是很敏感的,它们被成为感知野, 并通过这种特殊的组合方式来覆盖整个视野 ...
theano学习指南2（翻译）-对数回归分类器
在本章节中，我们会学习如何用Theano实现最基本的对数回归分类器。首先，我们会简单的复习一个这个模型，在这个过程中，大家可以进一步的了解如何把数学表达式和Theano的图模型结合起来。 数学模型 对数回归模型是试过线性概率分类器，它有两个参数，权重矩阵$W$和偏移向量$b$.分类的过程 ...
感知器与多层感知机
感知器 (perceptron) 神经网络中一种模拟神经元(neuron)的结构，有输入(input)、输出(output)、权重(weight)、前馈运算(feed forward)、激活函数(activation function)等部分。单层感知器能模拟逻辑与、逻辑或、逻辑非和逻辑与非 ...
神经网络入门回顾（感知器、多层感知器）
神经网络最简单的构件：感知器、多层感知器。一些简单的代码实践可以参考：Python 实现感知器的逻辑电路（ ...
tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器
1，自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。特征工程往往是非常耗时耗力的，在图像，语音和视频中提取到有效的特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取 ...
拓端tecdat|TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。 开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型 ...