原文:零基礎入門深度學習(1) - 感知器

無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代,亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代,作為一個有理想有追求的程序員,不懂深度學習 Deep Learning 這個超熱的技術,會不會感覺馬上就out了 現在救命稻草來了, 零基礎入門深度學習 系列文章旨在講幫助愛編程的你從零基礎達到入門級水平。零基礎意味着你不需要太多的數學知識,只要會寫程序就行了,沒錯,這是專門為程序員寫的文章。雖然文中會 ...

2019-03-04 21:23 0 599 推薦指數:

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零基礎入門深度學習(1) - 感知器

深度學習是啥 在人工智能領域,有一個方法叫機器學習。在機器學習這個方法里,有一類算法叫神經網絡。神經網絡如下圖所示: 上圖中每個圓圈都是一個神經元,每條線表示神經元之間的連接。我們可以看到,上面的神經元被分成了多層,層與層之間的神經元有連接,而層內之間的神經元沒有連接。最左邊的層叫做輸入層 ...

Fri Aug 17 19:07:00 CST 2018 0 1221
感知器-從零開始學深度學習

學習解決實際問題。 讓我們開始踏上深度學習的征程。 一、感知器原型 想要了 ...

Sat Jul 08 00:21:00 CST 2017 1 4699
人工智能深度學習入門練習之(32)深度學習感知器

深度學習 – 人工神經元 關於人工神經元,前面章節稍微提過,本章將詳細討論。 生物神經元 人腦有數十億個神經元。神經元是人腦中相互連接的神經細胞,參與處理和傳遞化學信號和電信號。樹突是從其他神經元接收信息的分枝。 細胞核處理從樹突接收到的信息。軸突是一種神經細胞用來傳遞信息的生物電 ...

Wed Jun 24 01:31:00 CST 2020 0 514
機器學習入門篇——感知器

1.機器學習的基本概念: 三種主要的學習方式: 監督學習:使用有類標的訓練數據構建模型,即在訓練過程中,所有的數據都是知道它的類別的。通過構建的這個模型對未來的數據進行預測。在監督學習的下面,又可以分為分類(利用分類對類標進行預測 ...

Tue Jul 11 19:24:00 CST 2017 0 5027
【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
神經網絡基礎感知器

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 ...

Fri Jul 13 06:38:00 CST 2012 4 7329
神經網絡和深度學習之神經元和感知器

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
 
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