最近一直在看仙守博友所记录的笔记 Hinton的CSC321课程（完结，待文字润色）： 1、lecture1-NN的简介 2、lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机 3、lecture3-线性神经元和算法 4、lecture4-神经网络在语言上的应用 5、lecture5-对象识别与卷积 ...
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2018-04-04 18:06:15
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感知器（PLA——Perceptron Learning Algorithm），也叫感知机，处理的是机器学习中的分类问题，通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测，因此属于判别模型。感知器于1957年提出，是神经网络的基础。 ...
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2018-04-04 00:02:48
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第四章 数值计算（numerical calculation）和第五章 机器学习基础下去自己看。 一、深度前馈网络（Deep Feedfarward Network，DFN）概要： DFN：深度前馈网络，或前馈神经网络（FFN）/多层感知机（MLP） 目标：近似模拟某函数f y=f(x;θ) 学习参 ...
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2018-04-01 16:05:10
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Python机器学习简介 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris数据集训练感知机模型 自适应线性神经元及收敛问题 Python实现自适应线性神经元 大规模机器学习... ...
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2018-03-12 01:05:23
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Python机器学习简介 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris... ...
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2018-03-12 01:03:28
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许多机器学习算法都有一个假设：输入数据要是线性可分的。感知机算法必须针对完全线性可分数据才能收敛。考虑到噪音，Adalien、逻辑斯蒂回归和SVM并不会要求数据完全线性可分。
但是现实生活中有大量的非线性数据，此时用于降维的线性转换手段比如PCA和LDA效果就不会太好。这一节我们学习PCA的核化版... ...
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2018-03-12 00:05:32
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TensorFlow训练神经网络的4个步骤： 1、定义算法公式，即训练神经网络的forward时的计算 2、定义损失函数和选择优化器来优化loss 3、训练步骤 4、对模型进行准确率评测 附Multi-Layer Perceptron代码： 1 from tensorflow.examples.tu ...
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2018-03-06 21:47:21
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今天没有别的话，好好学习，多多转发！ 本期内容是 【多层感知机与布尔函数】 场景描述 神经网络概念的诞生很大程度上受到了神经科学的启发。生物学研究表明，大脑皮层的感知与计算功能是通过分多层实现的，例如视觉图像，首先光信号进入大脑皮层的V1区，即初级视皮层，之后依次通过V2层，V4层，即纹外皮层，进入 ...
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2018-02-27 21:22:05
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深度神经网络(DNN) 神经网络是一些被称作感知机的单元的集合，感知机是二元线性分类器。 如上图所示，输入 x1 和 x2 分别和各自的权重 w1 和 w2 相乘、求和，所以函数 f=x1*w1+x2*w2+b（偏置项，可以选择性地添加）。 函数 f 可以是任意的运算，但是对于感知机而言通常是求和。 ...
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2018-02-27 14:57:05
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之所以写这篇随笔，是因为参考文章（见文尾）中的的代码是Python2的，放到Python3上无法运行，我花了些时间debug，并记录了调试经过。 参考文章中的代码主要有两处不兼容Python3，一个是lambda函数的使用，另一个是map()的使用。 先放我修改调试后的代码和运行结果，再记录调试经过 ...
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2018-02-26 14:58:21
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