一 感知器 感知器学习笔记：https: blog.csdn.net liyuanbhu article details 感知器 Perceptron 是二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 和 。这种算法的局限性很大： 只能将数据分为 类 数据必须是线性可分的 虽然有这些局限，但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础，理解了感知器的原理，对学习ANN 和 SVM 会 ...
2018-04-01 22:12 0 1209 推荐指数：
一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下： 1.加载MNIST数据： input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession ...
Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 12 日 原文发表于 CodeProject（2018 年 9 月 28 日）. 中文版有小幅修改，已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用 ANNT 神经网络库生成前馈全连接神经网络并应用到问题求解 ...
上代码： 打开cmd，进入当前文件夹，执行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\logs' 就可以进入tenso ...
首先，关于神经网络，其实是一个结合很多知识点的一个算法，关于cnn（卷积神经网络）大家需要了解： 下面给出我之前总结的这两个知识点（基于吴恩达的机器学习） 代价函数： 代价函数 代价函数（Cost ...
折腾了几天，爬了大大小小若干的坑，特记录如下。代码在最后面。 环境： 方法： 调试代码： 坑1：ModuleNotFoundError: ...
功能： 将文件夹下的20*20像素黑白图片，根据重心位置绘制到28*28图片上，然后保存。经过预处理的图片有利于数字的准确识别。参见MNIST对图片的要求。 此处可下载已处理好的图片： https://files.cnblogs.com/files ...
1.1 感知器 感知器的输出为： wj为权重，表示相应输入对输出的重要性； threshold为阈值，决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，称为感知器的偏置。 通过学习算法，能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards ...
