1 导入所需要的包 2 自定义数据 　　要求：　　1、生成单个数据集。　　2、数据集的大小为10000且训练集大小为7000，测试集大小为3000。　　3、数据集的样本特征维度p为5 ...

1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集 3 读取数据 4 利用torch.nn构建模型以及初始化参数 使用ReLU函数 ...

1 导入实验需要的包 2 初始化数据 3 加载数据 4 定义模型 5 参数初始化 6 定义训练函数 ...

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一 感知器 感知器学习笔记：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 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+1和-1。这种算法的局限性很大： 只能将数据 ...

代码如下 import numpy as np import math class Neuron(object): def init(self): self.weights=np.array([1,2 ...

前面一章我们详细讲解了神经网络的组成，工作原理，信号在网络中如何流动，以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程；同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题，很明显，这种网络很“浅”，但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的，而且不仅仅是鸢尾花，对于有需要的其他二分类问题，该模型 ...

1.从感知学习算法到深度学习演化时间轴 2.非线性问题的三种解决方法： 参考资料： 1.https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?from=search&seid=14161509480958797618，B站白板推导 ...