从感知机到神经网络 感知机 感知器在20世纪五、六十年代由科学技术Frank Rosenblatt发明，其受到Warren McCulloch和Walter Pitts早期的工作的影响。今天，使用其他人工神经元模型更为普遍———在这本书中，以及更多现代的神经网络工作中，主要使用的是一种叫做S型神经元... ...
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2018-10-26 22:16:25
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感知机（perceptron）是由输入空间（特征空间）到输出空间的函数：f(x) = sign(w*x+b), 其中w和b是感知机的权重参数和偏置参数。线性方程w*x+b=0表示的是特征空间的一个超平面，即分离超平面。首先感知机的数据集是对线性可分的数据集的，所谓线性可分就是存在这么一个超平面可以把 ...
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2018-10-26 10:38:27
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简介： 支持向量机（SVM）是一种二分类的监督学习模型，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性模型。他与感知机的区别是，感知机只要找到可以将数据正确划分的超平面即可，而SVM需要找到间隔最大的超平面将数据划分开。所以感知机的超平面可以有无数个，但是SVM的超平面只有一个。此外，SVM在引入核 ...
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2018-10-19 14:02:11
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[TOC] I. 基础知识 在对CNN进行概览之前，请先务必清楚以下问题： 机器学习基础知识： 1. 什么是“全连接”？ 2. 前向传播和反向传播各自的作用是？为什么需要反向传播？ 3. 什么是感知机？其致命缺陷是什么？ 4. 常见的激活函数有哪些？“激活”了什么特性？（非线性，最直接解决了亦或问题 ...
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2018-10-19 00:01:01
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为什么要引入激活函数？ 如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深 ...
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2018-10-13 15:47:15
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感知机 感知机是一类人造神经元，在许多神经网络中，主要的神经元模型是sigmoid神经元。我们将很快的了解什么是sigmoid神经元，但是想要知道为什么sigmoid要这么定义，就需要我们花点时间去了解感知机。 感知机如何工作？一个感知机通过一些二进制的输入x1,x2,...，然后产生一个二进制的输 ...
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2018-10-13 10:26:26
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一、题目：使用自己写的感知机Perceptron实现对鸢尾花数据的分类。 数据来源： 二、注意事项： 1）该数据中一共有三类，而感知机是个二分类器，因此，可以将该数据两两分成三次。 2）第二类数据与第三类数据很相近，所以可以对数据进行升维处理，再做平方处理。 例如：一种升维方式： 若x=(x1,x2 ...
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2018-10-10 14:18:28
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感知机模型是一个二分类的线性分类模型。其输入为实例的特征峰向量。输出是实例的类别，取+1和-1两种值。感知机对应于输入空间中讲实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。其判别函数为： w是超平面的法向量，b是超平面的截距。 如图 其损失函数的选择是误分点到决策面的距离。因此决策面可以有多个。感知 ...
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2018-10-09 12:16:39
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一：神经网络 技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力（如异或操作）。直到上世纪八十年代才被Hition ...
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2018-09-15 16:39:45
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前提 在深入理解URL、URI等概念，或者学些Socket相关的知识之，有必要系统理解一下Internet相关的一些基础知识。 Internet地址 连接到Internet(因特网)的设备称为节点(node)，而任意一个计算机节点称为主机(host)。每个节点或者主机都由至少一个唯一的数来标识，这称 ...
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2018-09-04 00:13:45
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