Perception Learning Algorithm, PLA 1.感知机 感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。 感知机模型给出了由输入空间到输出空间的映射： f(X) = sign(WTX + b) 简单来说，就是找到一个分类超平面 WTX + b =0，将数据集中的正例和反例完全分开。 ...
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2018-09-03 19:31:17
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1、感知机定义 如果输入是一个n维向量$x∈\mathbb{R}^n$，输出为样本的类别{+1， 1}。由输入到输出有以下函数：$$f(x)=sign(\omega·x+b)$$ 则称该函数为 感知机 。其中$\omega$和$b$为感知机参数，$\omega$被称为 权值 （weight）或者 权 ...
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2018-08-24 23:37:36
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通过介绍感知机的模型、策略和算法三要素，以及算法的原始形式和对偶形式，对感知机这一二分类线性分类器做了一定的讲解。 ...
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2018-08-24 19:28:39
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多层感知机（multilayer perceptron，简称MLP）是最基础的深度学习模型。 ...
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2018-08-23 00:30:33
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从零开始 前面了解了多层感知机的原理，我们来实现一个多层感知机。 添加隐层后，模型的性能大幅提升 在定义模型参数和定义模型步骤，仍然有一些繁琐。 使用Gluon ...
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2018-08-23 00:26:12
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一、什么是感知机？ 感知机最早由计算科学家Rosenblatt在1958年提出，他是一种单层（注意，输入层并不计算在内）神经网络。如图为一个二元输入的感知机模型。 其中x1，x2为输入，b为偏置，激活函数被称为符号函数（sign function），我们将激活函数的输出记为，其函数表达式及图像如下所 ...
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2018-08-19 00:53:53
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神经网络简介 典型的深度学习（Deep Learning）模型就是很深层的神经网络模型，因此可以说深度学习就是神经网络的再发展。神经网络最早追溯到1950s提出的感知机，可以算是神经网络发展的第一次高潮；但在1969年，Marvin Minsky和Seymour Papert指出单层的神经网络无法解 ...
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2018-08-17 21:33:58
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一、简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法，后端基于tensorflow和theano的深度学习框架，因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格，可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络，堪称深度学习框架中的sklearn，本文就将基于Keras，以手写数字数据集MNIST为演示数据，对多层感知 ...
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2018-07-29 12:55:21
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一、感知机介绍 感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。Frank Rosen ...
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2018-07-28 20:35:48
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第4章-TensorFlow实现自编码器及多层感知机 4.1 自编码器简介 深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习，模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程。这其中两点很重要，一是无监督学习，即我们不需要标注数据就可以对数据进行一定程度的学习，这种学习是对数据内容的组织形式的学习，抽取的是频繁出 ...
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2018-07-22 12:57:07
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