原文:《神經網絡與機器學習》學習筆記——第1章 感知器

這是本人學習 神經網絡與機器學習 時查找各種資料的總結的筆記,為了讓自己的印象更深刻並且分享些經驗出來,最后有C 與MATLAB的代碼實現。 如果有不對的地方歡迎指點。 這里需要有一定的數學基礎,如:線性代數,微積分,矩陣,概率,統計等。 目錄: .概念 .感知器學習 .誤差修正學習算法 .代碼實現 C 與MATLAB 神經網絡與機器學習 學習筆記 第 章 感知器 一 概念 感知器是生物神經細胞的 ...

2016-09-12 09:48 5 1545 推薦指數:

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機器學習】單層感知器

感知器介紹 感知機(英語:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就職於Cornell航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發明的一種人工神經網絡。它可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網絡,是一種二元線性分類 ...

Mon May 04 21:28:00 CST 2020 0 1439
機器學習:感知器(perceptron)

感知器 感知器以一個實數值向量作為輸入,計算這些輸入的線性組合,然后如果結果大於某個閾值就輸出1 ,否則輸出-1 。 更精確地,如果輸入為x,那么感知器計算的輸出為: 其中每一個w i 是一個實數常量,或叫做權值(weight ),用來決定輸入xi 對感知器輸出的貢獻率。 請注意 ...

Tue Apr 23 06:16:00 CST 2013 1 4289
python機器學習——感知器

最近在看機器學習相關的書籍,順便把每天閱讀的部分寫出來和大家分享,共同學習探討一起進步!作為機器學習的第一篇博客,我准備從感知器開始,之后會慢慢更新其他內容。 在實現感知器算法前,我們需要先了解一下神經元(neuron)的工作原理,神經元有很多樹突和一個軸突,樹突(Dendrites ...

Tue Nov 12 07:52:00 CST 2019 0 424
神經網絡和深度學習神經元和感知器

一、計算機和人相互依存 當今社會,計算機在我們的生活和工作中扮演着重要的角色,人類使用計算機幫助他們進行大量的計算,通過計算機讓每個人相互通信等等。但時代的進步讓我們對計算機的要求越來越高,人類希望 ...

Wed May 30 19:34:00 CST 2018 1 4755
機器學習(周志華)》筆記--神經網絡(3)--感知機與多層網絡感知機與邏輯操作、多層前饋神經網絡

二、感知機與多層網絡 3、感知機與邏輯操作 (1)線性模型   感知機只有輸出層神經元進行激活函數處理,即只擁有一層功能神經元,其學習能力十分有限。有些邏輯運算(與、或、非問題)可以看成線性可分任務。若兩類模式是線性可分的,即存在一個線性超平面能將它們分開,則感知機的學習過程一定會收斂而求得 ...

Sat Feb 15 19:05:00 CST 2020 0 826
神經網絡基礎和感知器

神經元的變換函數 從凈輸入到輸出的變換函數稱為神經元的變換函數,即 閾值型變換函數比如符號函數 非線性變換函數比如單極性Sigmoid函數 又比如雙極性S型(又曲正切)函數 分段性變換函數比如 概率型變換函數這時輸入與輸出之間的關系是不確定的,需要用一個隨機函數 ...

Fri Jul 13 06:38:00 CST 2012 4 7329
神經網絡和深度學習感知器工作原理

一、激活函數 二、線性回歸與梯度下降 三、矩陣乘法 一、激活函數 在第一節中我們了解到,神經元不是單純線性的,線性函數是只要有輸入\(x\),必定會有一個輸出\(y\)與之對應,而神經元接收到信號不會馬上做出響應,它會等待輸入信號強度增大到超過閾值才會有輸出,這就 ...

Fri Jun 15 20:25:00 CST 2018 2 1843
機器學習學習筆記(二):神經網絡

在解決一些簡單的分類問題時,線性回歸與邏輯回歸就足以應付,但面對更加復雜的問題時(例如對圖片中車的類型進行識別),運用之前的線性模型可能就得不到理想的結果,而且由於更大的數據量,之前方法的計算量也會變得異常龐大。因此我們需要學習一個非線性系統:神經網絡。 我在學習 ...

Thu Mar 05 18:48:00 CST 2015 0 2086
 
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