《神经网络与深度学习》（一） 感知机、多层神经网络、BP算法、深度学习
（1）感知机模型（双层神经网络模型：输入层和计算单元，瓶颈：XOR问题——线性不可分） （2）多层神经网络（解决线性不可分问题——在感知机的神经网络上多加一层，并利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XOR问题 ...
原文：单层感知机_线性神经网络_BP神经网络
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 单层感知机解决异或问题 运行结果如上，可以知道单层感知机不适合解决如上类似的异或问题 线性神经网络 一篇优秀的线性神经网络博客总结链接 线性神经网络的学习视频 同时相比于感知机引入了Delta学习规则 解决感知机无法处理异或问题的方 ...
2019-11-14 17:56 0 281 推荐指数：
相关推荐
感知机和神经网络
首先推荐一篇文章：神经网络浅讲：从神经元到深度学习，介绍的一些神经网络的发展过程等等，能够在一定程度上面帮助我们理解神经网络。 M-P神经元 计算机当中的神经网络是模仿生物神经网络。单个的神经元是由树突，轴突，还有细胞核组成，刺激由树突传递到细胞核，当这些阈值超过一定的值以后 ...
单层神经网络、多层感知机、深度学习的总结
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 ...
2层感知机（神经网络）实现非线性回归（非线性拟合）【pytorch】
import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.funct ...
1. 从多层感知机到卷积神经网络
DNN可以用到计算机视觉上么？为什么需要CNN？ 答案是必然的，但是DNN有不少缺点，为此引入CNN。 一般情况下，图像数据比较大，意味着网络的输入层维度也比较大。当然可以对其进行处理，即使这样，假设处理完后图像变为2562563的彩色图，即输入的维度的值为196608。那么后面的隐藏层的神经 ...
一、线性回归---单层神经网络
，计算层仅有输出层一层，故神经网络层数为1，即线性回归是一个单层神经网络。神经网络中负责计算的单元叫神经 ...
BP神经网络
起源：线性神经网络与单层感知器 古老的线性神经网络，使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回归。 可以看到这个网络，输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b，其实和数学上的回归 ...
BP神经网络
BP神经网络 人工神经网络与人工神经元模型 In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...