原文:《神经网络与机器学习》学习笔记——第1章 感知器

这是本人学习 神经网络与机器学习 时查找各种资料的总结的笔记,为了让自己的印象更深刻并且分享些经验出来,最后有C 与MATLAB的代码实现。 如果有不对的地方欢迎指点。 这里需要有一定的数学基础,如:线性代数,微积分,矩阵,概率,统计等。 目录: .概念 .感知器学习 .误差修正学习算法 .代码实现 C 与MATLAB 神经网络与机器学习 学习笔记 第 章 感知器 一 概念 感知器是生物神经细胞的 ...

2016-09-12 09:48 5 1545 推荐指数:

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机器学习】单层感知器

感知器介绍 感知机(英语:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类 ...

Mon May 04 21:28:00 CST 2020 0 1439
机器学习:感知器(perceptron)

感知器 感知器以一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,然后如果结果大于某个阈值就输出1 ,否则输出-1 。 更精确地,如果输入为x,那么感知器计算的输出为: 其中每一个w i 是一个实数常量,或叫做权值(weight ),用来决定输入xi 对感知器输出的贡献率。 请注意 ...

Tue Apr 23 06:16:00 CST 2013 1 4289
python机器学习——感知器

最近在看机器学习相关的书籍,顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享,共同学习探讨一起进步!作为机器学习的第一篇博客,我准备从感知器开始,之后会慢慢更新其他内容。 在实现感知器算法前,我们需要先了解一下神经元(neuron)的工作原理,神经元有很多树突和一个轴突,树突(Dendrites ...

Tue Nov 12 07:52:00 CST 2019 0 424
神经网络和深度学习神经元和感知器

一、计算机和人相互依存 当今社会,计算机在我们的生活和工作中扮演着重要的角色,人类使用计算机帮助他们进行大量的计算,通过计算机让每个人相互通信等等。但时代的进步让我们对计算机的要求越来越高,人类希望 ...

Wed May 30 19:34:00 CST 2018 1 4755
机器学习(周志华)》笔记--神经网络(3)--感知机与多层网络感知机与逻辑操作、多层前馈神经网络

二、感知机与多层网络 3、感知机与逻辑操作 (1)线性模型   感知机只有输出层神经元进行激活函数处理,即只拥有一层功能神经元,其学习能力十分有限。有些逻辑运算(与、或、非问题)可以看成线性可分任务。若两类模式是线性可分的,即存在一个线性超平面能将它们分开,则感知机的学习过程一定会收敛而求得 ...

Sat Feb 15 19:05:00 CST 2020 0 826
神经网络基础和感知器

神经元的变换函数 从净输入到输出的变换函数称为神经元的变换函数,即 阈值型变换函数比如符号函数 非线性变换函数比如单极性Sigmoid函数 又比如双极性S型(又曲正切)函数 分段性变换函数比如 概率型变换函数这时输入与输出之间的关系是不确定的,需要用一个随机函数 ...

Fri Jul 13 06:38:00 CST 2012 4 7329
神经网络和深度学习感知器工作原理

一、激活函数 二、线性回归与梯度下降 三、矩阵乘法 一、激活函数 在第一节中我们了解到,神经元不是单纯线性的,线性函数是只要有输入\(x\),必定会有一个输出\(y\)与之对应,而神经元接收到信号不会马上做出响应,它会等待输入信号强度增大到超过阈值才会有输出,这就 ...

Fri Jun 15 20:25:00 CST 2018 2 1843
机器学习学习笔记(二):神经网络

在解决一些简单的分类问题时,线性回归与逻辑回归就足以应付,但面对更加复杂的问题时(例如对图片中车的类型进行识别),运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果,而且由于更大的数据量,之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统:神经网络。 我在学习 ...

Thu Mar 05 18:48:00 CST 2015 0 2086
 
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