《神經網絡與深度學習》（一） 感知機、多層神經網絡、BP算法、深度學習
（1）感知機模型（雙層神經網絡模型：輸入層和計算單元，瓶頸：XOR問題——線性不可分） （2）多層神經網絡（解決線性不可分問題——在感知機的神經網絡上多加一層，並利用“后向傳播”（Back-propagation）學習方法，可以解決XOR問題 ...
原文：單層神經網絡、多層感知機、深度學習的總結
關於神經網絡的幾點思考：單層 多層 深度 神經網絡本質上是一個逼近器，一個重要的基本屬性就是通用逼近屬性。 通用逼近屬性： 年，George Cybenko發表文章 Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function ，文章證明在只有單個隱層的情況下，對於任何的連續的，非線性的sigmoidal函數，只要在隱藏層個數足夠多的情況下，就能夠 ...
2018-05-12 22:42 1 2811 推薦指數：
相關推薦
《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 ...
單層感知機_線性神經網絡_BP神經網絡
單層感知機 單層感知機基礎總結很詳細的博客 關於單層感知機的視頻 最終y=t,說明經過訓練預測值和真實值一致。下面圖是sign函數 根據感知機規則實現的上述題目的代碼 ...
1. 從多層感知機到卷積神經網絡
DNN可以用到計算機視覺上么？為什么需要CNN？ 答案是必然的，但是DNN有不少缺點，為此引入CNN。 一般情況下，圖像數據比較大，意味着網絡的輸入層維度也比較大。當然可以對其進行處理，即使這樣，假設處理完后圖像變為2562563的彩色圖，即輸入的維度的值為196608。那么后面的隱藏層的神經 ...
神經網絡學習筆記2-多層感知機，激活函數
1多層感知機 定義：多層感知機是在單層神經網絡上引入一個或多個隱藏層，即輸入層，隱藏層，輸出層 2多層感知機的激活函數： 如果沒有激活函數，多層感知機會退化成單層 多層感知機的公式： 隱藏層 H=XWh+bh ...
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡（2）--感知機與多層網絡：感知機、知機算法步驟、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 1、感知機 感知機由兩層神經元組成，輸入層接收外界的輸入信號后傳遞給輸出層，輸出層是M-P神經元，亦稱“閾值邏輯單元”。結構如下圖： 感知機能容易地實現邏輯與、或、非操作。 神經網絡的基本單元為神經元，神經元接受來自其他神經元的信號 ...
深度學習基礎：為什么神經網絡的感知機中的神經元需要偏置項？
神經元中不添加偏置項可以嗎？答案是，不可以每個人都知道神經網絡中的偏置（bias）是什么，而且從人類實現第一個感知器開始，每個人都知道神經元需要添加偏置項。但你是否考慮過我們為什么要使用偏置項呢?就我而言，直到不久前我才弄清楚這個問題。當時我和一個本科生討論了一些神經網絡模型，但不知何故她把“偏置 ...
深度學習入門（三）多層感知機
文章目錄 前言 多層感知機 1. 隱藏層 2. 激活函數 2.1 ReLU函數 2.2 sigmoid函數 2.3 tanh函數 3. 多層感知機 ...