《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 單層感知機解決異或問題 運行結果如上，可以知道單層感知機不適合解決如上類似的異或問題 線性神經網絡 一篇優秀的線性神經網絡博客總結鏈接 線性神經網絡的學習視頻 同時相比於感知機引入了Delta學習規則 解決感知機無法處理異或問題的方 ...
2019-11-14 17:56 0 281 推薦指數：
相關推薦
感知機和神經網絡
首先推薦一篇文章：神經網絡淺講：從神經元到深度學習，介紹的一些神經網絡的發展過程等等，能夠在一定程度上面幫助我們理解神經網絡。 M-P神經元 計算機當中的神經網絡是模仿生物神經網絡。單個的神經元是由樹突，軸突，還有細胞核組成，刺激由樹突傳遞到細胞核，當這些閾值超過一定的值以后 ...
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： 1989年，George Cybenko發表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...
2層感知機（神經網絡）實現非線性回歸（非線性擬合）【pytorch】
import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.funct ...
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 ...
一、線性回歸---單層神經網絡
，計算層僅有輸出層一層，故神經網絡層數為1，即線性回歸是一個單層神經網絡。神經網絡中負責計算的單元叫神經 ...
BP神經網絡
起源：線性神經網絡與單層感知器 古老的線性神經網絡，使用的是單層Rosenblatt感知器。該感知器模型已經不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回歸。 可以看到這個網絡，輸入->加權->映射->計算分類誤差->迭代修改W、b，其實和數學上的回歸 ...
BP神經網絡
BP神經網絡 人工神經網絡與人工神經元模型 In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...