1 #coding=utf-8 2 #1.数据预处理 3 import numpy as np #导入模块，numpy是扩展链接库 4 import pandas as pd 5 import tensorflow 6 import keras 7 from keras.utils import n... ...
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2018-09-27 19:48:04
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介绍了神经网络基础，包括感知器、前馈神经网络、前向/后向传播、python实现、神经网络训练的四个主要部件、以及权重初始化的不同方式。 ...
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2018-08-31 10:45:40
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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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浅层神经网络： 神经网络的输出 神经网络的输出 神经网络的输出 神经网络的输出 矩阵公式：输出=激活函数（输入x权重+偏差） 矩阵公式：输出=激活函数（输入x权重+偏差） 矩阵公式：输出=激活函数（输入x权重+偏差） 矩阵公式：输出=激活函数（输入x权重+偏差） 多层感知器识别手写数字： 关键点： ...
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2018-07-26 13:22:08
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由单个神经元组成的单层感知器只能用来解决线性可分的二分类问题。将其用于二分类时，就相当于在高维样本空间中，用一个超平面将样本分开。 单层感知器由一个线性组合器和一个二值阈值元件组成。输入向量各分量先与权值相乘，然后在线性组合器中进行叠加，得到的结果是一个标量。线性组合器的输出是阈值元件的输出，实际上 ...
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2018-06-24 21:05:27
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在第一节中我们了解到，神经元不是单纯线性的，线性函数是只要有输入x，必定会有一个输出y与之对应，而神经元接收到信号不会马上做出响应，它会等待输入信号强度增大到超过阈值才会有输出，这就好比往杯子中倒水，只有水超过杯子的上边缘才会溢出来。 ...
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2018-06-15 15:50:18
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https://blog.csdn.net/m0_37786651/article/details/61614865 从感知器谈起 对于典型的二分类问题，线性分类器的目的就是找一个超平面把正负两类分开。对于这个超平面，我们可以用下面的式子来表示， ωTx+b=0ωTx+b=0 感知器是最简单的一种线 ...
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2018-06-11 18:59:58
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# coding: utf-8 # In[6]: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib.request import os # In[7]: url="http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets... ...
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2018-06-05 00:46:59
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（1）感知器模型 感知器模型包含多个输入节点：X0-Xn，权重矩阵W0-Wn（其中X0和W0代表的偏置因子，一般X0=1，图中X0处应该是Xn）一个输出节点O，激活函数是sign函数。 （2）感知器学习规则 输入训练样本X和初始权重向量W，将其进行向量的点乘，然后将点乘求和的结果作用于激活函数sig ...
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2018-05-27 19:37:22
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