softmax函数，可以将算出来的预测值转换成0-1之间的概率形式 导数的形式 单层感知机 x的上标代表层数，下面的下标代表的是节点的编号。w的上标是下一层，下标的第一位是上一层的节点的编号，第二位是上一层 第0层的n个节点通过权值相乘再累加 ...

感知机的原理 　　感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。如果是非线性可分的数据，则最后无法获得超平面。感知机 ...

如图3所示的训练数据集，其正实例点是（3，3），（3,4），负实例点是（1,1），试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型，即求出w和b。这里， 图3 这里我们取初值，取。具体问题解释不写了，求解的方法就是算法1。 Python代码 ...

算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预 ...

单层感知机 单层感知机基础总结很详细的博客 关于单层感知机的视频 最终y=t,说明经过训练预测值和真实值一致。下面图是sign函数 根据感知机规则实现的上述题目的代码 ...

关于神经网络的几点思考：单层——多层——深度 神经网络本质上是一个逼近器，一个重要的基本属性就是通用逼近属性。 通用逼近属性： 1989年，George Cybenko发表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...

感知机（perceptron） 模型： 简答的说由输入空间（特征空间）到输出空间的如下函数： \[f(x)=sign(w\cdot x+b) \] 称为感知机，其中，\(w\)和\(b\)表示的是感知机模型参数,\(w \in R^n\)叫做权值，\(b \in R\)叫做偏置 ...

什么是多层感知机？ 多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 上图可以看到，多层感知机层与层之间 ...