零基础入门深度学习(1) - 感知器
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到 ...
原文：零基础入门深度学习(1) - 感知器
深度学习是啥 在人工智能领域，有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里，有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示： 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到，上面的神经元被分成了多层，层与层之间的神经元有连接，而层内之间的神经元没有连接。最左边的层叫做输入层，这层负责接收输入数据 最右边的层叫输出层，我们可以从这层获取神经网络输出数据。输入层和输出层之间的层叫做隐藏 ...
2018-08-17 11:07 0 1221 推荐指数：
相关推荐
感知器-从零开始学深度学习
学习解决实际问题。 让我们开始踏上深度度学习的征程。 一、感知器原型 想要了 ...
人工智能深度学习入门练习之（32）深度学习 – 感知器
深度学习 – 人工神经元 关于人工神经元，前面章节稍微提过，本章将详细讨论。 生物神经元 人脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞，参与处理和传递化学信号和电信号。树突是从其他神经元接收信息的分枝。 细胞核处理从树突接收到的信息。轴突是一种神经细胞用来传递信息的生物电 ...
机器学习入门篇——感知器
1.机器学习的基本概念： 三种主要的学习方式： 监督学习：使用有类标的训练数据构建模型，即在训练过程中，所有的数据都是知道它的类别的。通过构建的这个模型对未来的数据进行预测。在监督学习的下面，又可以分为分类（利用分类对类标进行预测 ...
【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器 ...
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 ...
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 ...
神经网络和深度学习之神经元和感知器
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 ...