簡單的感知機的使用界限上一節介紹了一個簡單的感知機的運作過程，如下圖: 由於輸出的是0和1，所以激活函數f(u)的結果也是0或者1。 雖然簡單的感知機可以解決一些問題，但是當涉及到比較復雜的問題的時候簡單的感知機明顯無法做到我們想要的。比如XOR運算。 對於簡單的感知機的權重 ...

預測是用學習得到的感知機模型對新的輸入實例進行分類，是神經網絡與支持向量機的基礎。 　　 2 感知 ...

Introduce 感知機模型(Perceptron)是一個最簡單的有監督的二分類線性模型。他可以從兩個方面進行介紹 方面一 問題分析 問題（一維）：兒童免票乘車問題（孩子身高低於1.2m可以免票上車） 這轉換成數學表達式就是 $x:$身高，$y:\{-1:$免票 ,$1:$購票 ...

前提 這系列文章不是為了去研究那些數學公式怎么推導，而是為了能將機器學習的思想快速用代碼實現。最主要是梳理一下自己的想法。 感知機 感知機，就是接受每個感知元（神經元）傳輸過來的數據，當數據到達某個閥值的時候就會產生對應的行為如下圖，對應每個感知元有一個對應的權重，當數據到達閥值u的時候就會 ...

這篇學習筆記強調幾何直覺，同時也注重感知機算法內部的動機。限於篇幅，這里僅僅討論了感知機的一般情形、損失函數的引入、工作原理。關於感知機的對偶形式和核感知機，會專門寫另外一篇文章 感知機實戰篇請看這里。關於感知機的實現代碼，亦不會在這里出現，會有一篇專門的文章介紹如何編寫代碼實現感知機，那里會有 ...

我們在上篇筆記中介紹了感知機的理論知識，討論了感知機的由來、工作原理、求解策略、收斂性。這篇筆記中，我們親自動手寫代碼，使用感知機算法解決實際問題。 先從一個最簡單的問題開始，用感知機算法解決OR邏輯的分類。 下面我們來定義一個函數，用來判定一個樣本點是否被正確分類了。由於此例中樣本點 ...

感知機： 假設輸入空間是\(\chi\subseteq R^n\),輸出空間是\(\gamma =\left( +1,-1\right)\)。輸入\(\chi\in X\)表示實例的特征向量，對應於輸入空間的點；輸出\(y\in \gamma\)表示實例的類別。由輸入空間到輸出空間的如 ...

多層感知機 深度學習主要關注多層模型，現在以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）為例，介紹多層神經網絡的概念。 隱藏層 多層感知機在單層神經網絡的基礎上引入了一到多個隱藏層（hidden layer）。隱藏層位於輸入層和輸出層之間。圖展示了一個多層感知機的神經網絡 ...