上篇讲解了神经网络最容易被忽视的基础知识一干货|神经网络最容易被忽视的基础知识一1为什么在人工神经网络中的神经元需要激活函数？上图可看做普通的线性分类器，也就是线性回归方程。这个比较基础，效果如右图。当然有时候我们发现这样的线性分类器不符合我们要求时，我们很自然的想到那我们就加多一层，这样可以拟合更加复杂的函数，如下图a：但同时当我们动笔算下,就会发现,这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何
分类：
其他好文 时间：
2020-11-30 15:16:02
阅读次数：
12
思路 这题问题是对于这一群点和一条直线，我们也不知道直线上方的是A类还是直线下方的是A类。其实对于这个二分类问题，我们也没必要知道。我们只需要判断直线每一测的点是不是一类（A类或B类）就可以了。 至于如何判断这一侧的点是不是一类，用一个set就可以了：把这一侧的点的自身类别（A或B）全都扔进一个se ...
分类：
编程语言 时间：
2020-09-09 19:21:42
阅读次数：
68
1. 感知机原理 感知机是二分类的线性分类模型，本质上想找到一条直线或者分离超平面对数据进行线性划分 适用于线性可分的数据集，否则感知机不会收敛 假设有一个数据集$D = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_N, y_N)}$，其中$x_i \in Rn$，即$x_i ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-21 23:19:19
阅读次数：
126
以Python撰写AI模型框架by高焕堂前言：在AI(人工智慧)方面，由于当今的机器学习本质是一种<大数据相关性支撑的>归纳性推理。软体框架的复用(Reuse)性愈高，对于应用开发的帮助愈大。因此，在AI领域里，软体框架魅力将会大放异彩。在本文里，是基于最简单的Perceptron模型来阐述如何分析、设计及实作一个框架和API。在本节里，将优化这个AI模型，让它从线性分类，提升到非线性
分类：
编程语言 时间：
2020-07-19 11:27:56
阅读次数：
62
在支持向量机SVM中，通常使用核函数将样本输入空间转化为重构核Hilbert空间（Reproducing kernel Hilbert space，RKHS），提高算法处理非线性分类问题的性能。相比于Hilbert空间，重构核Hilbert空间有着很多优秀的性质。下面从RKHS的定义、RKHS刻画、 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-12 18:54:02
阅读次数：
145
1. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 一种知名的二元线性/非线性分类方法，由俄罗斯的统计学家Vapnik等人所提出。它使用一个非线性转换(Nonlinear Transformation)将原始数据映像(Mapping)至较高维度的特征空间 (Feature ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-05 15:28:57
阅读次数：
70
abstract 在本文中，我们研究了来自预先训练的语言模型(如BERT)的上下文嵌入的建模能力 ，如E2E-ABSA任务。具体来说，我们建立了一系列简单而又有洞察力的神经基线来处理E2E-ABSA。实验结果表明，即使是一个简单的线性分类层，我们的BERT-based结构也可以超越最先进的作品。此外 ...
分类：
Web程序 时间：
2020-05-29 23:25:24
阅读次数：
106
监督学习的数据就是有标签数据，无监督学习的数据就是无标签数据。 有标签的数据应该就是采用有监督学习方式，像线性分类器，神经网络等；无标签的数据采用非监督学习方式，比如聚类等方法。 半监督式学习问题介于监督式和非监督式学习之间。这里有一个好例子如：照片分类，但是只有部分照片带有标签(如，狗、猫和人)， ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-21 09:38:17
阅读次数：
275
[TOC] 1、感知机模型 感知机是一个线性分类器，感知机的公式是 $$ f(x) = sign(wx+b) $$ 其中 $$ \operatorname{sign}(x)=\left\{\begin{array}{ll} +1, & x \geqslant 0 \\ 1, & x 关于$wx+b$ ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-13 15:23:41
阅读次数：
65
一、SVM算法原理及数学推导 1、支撑向量机，SVM(Support Vector Machine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？ 本篇文章从“不适定问题”开始介绍SVM的思想，通过支撑向量与最 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-03 18:20:05
阅读次数：
62
