1. 感知器有一个问题，当面对的数据集不是线性可分的时候，『感知器规则』可能无法收敛，这意味着我们永远也无法完成一个感知器的训练。为了解决这个问题，我们使用一个可导的线性函数来替代感知器的阶跃函数，这种感知器就叫做线性单元。线性单元在面对线性不可分的数据集时，会收敛到一个最佳的近似上。这样替换了激活 ...
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2019-09-01 18:52:34
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样例程序： 继续： 自己实现的部分： 继续： 输出： 参考： https://www.cnblogs.com/ratels/p/11427328.html ...
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2019-09-01 14:36:45
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神经网络属于“连接主义”，和统计机器学习的理论基础区别还是很不一样。 以我自己的理解，统计机器学习的理论基于统计学，理论厚度足够强，让人有足够的安全感；而神经网络的理论更侧重于代数，表征能力特别强，不过可解释性欠佳。 这两个属于机器学习的两个不同的流派，偶尔也有相互等价的算法。 本文回顾神经网络最简 ...
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2019-07-25 19:08:31
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机 ...
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2019-06-26 10:47:51
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前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的 ...
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2019-06-01 23:08:03
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单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型，属于前向神经网络类型，但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线性可分的模式。 一个感知器模型 ...
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2019-06-01 21:18:11
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import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplclass perceptron: '' ...
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2019-04-18 21:41:10
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1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络。本文只介绍BP神经网络工具箱。 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神 ...
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2019-04-12 00:46:04
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BinaryNet：通过权重和激活约束为+1或 1训练深度神经网络 [TOC] 摘要 ? 我们提出了BinaryNet，它是一种当计算参数的梯度时，可以用二进化权重和激活值训练DNN的方法。我们证明了可以用BinaryNet在MNIST上训练多层感知器,也可以在CIFAR 10和SNHN的训练Con ...
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2019-03-31 19:22:20
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import org.apache.spark.ml.Pipelineimport org.apache.spark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifierimport org.apache.spark.ml.evaluation.Multi ...
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2019-03-25 17:39:31
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