自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 多层感知器MLP（multilayer perception） 1.1.1 多层感知器的结构 除了输入输出层，它中间可以有 ...
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2021-06-19 19:23:32
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线性回归实现 相关库引用 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据 data = pd.read_csv ...
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2021-01-18 11:03:49
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查阅资料和学习，大家对神经网络中激活函数的作用主要集中下面这个观点：激活函数作用激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。下面我分别从这个方面通过例子给出自己的理解~@leephilip@颜沁睿俩位的回答已经非常好了，我举的例子也是来源于他们，在这里加入了自己的思考，更加详细的说了一下~开讲~首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图
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2020-11-27 10:50:30
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4699932.html 一、批量学习 在监督学习的批量方法中，多层感知器的突出权值的调整在训练样本集合的所有N个例子都出现后进行，这构成了训练的一个回合。换句话说，批量学习的代价函数是由平均误差能量定义的。多层感知器 ...
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2020-06-30 16:03:27
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最近在研究深度学习的论文，但是由于基础薄弱，所以下网上看了好多关于感知器的文章，总结如下： 我们先从最简单的单层感知机学起，单层感知机是一个多输入单输出的模型。 输入：x1, x2 权重：w1, w2 偏置：b 输出：y 为什么要f映射呢？ 我们知道f是激活函数，是非线性函数。 如果我们没有激活函数 ...
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2020-06-25 17:33:16
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深度学习 – 自适应线性单元 如前所述，在 20 世纪 50 年代，感知器 (Rosenblatt, 1956, 1958) 成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元 (adaptive linearelement, ADALINE) 简单地返回函数 f(x) ...
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2020-06-23 19:17:52
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# 基于多层感知器的softmax多分类：```from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD impor ...
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2020-06-02 11:24:03
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感知器-从零开始学深度学习 未来将是人工智能和大数据的时代，是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代，深度学习将是新时代的一大利器，在此我将从零开始记录深度学习的学习历程。 我希望在学习过程中做到以下几点： 了解各种神经网络设计原理。 掌握各种深度学习算法的python编程实现。 运用深度学习解 ...
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2020-05-19 12:20:01
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1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别： 线性回归预测的是一个连续的值，不论是单变量还是多变量（比如多层感知器），他都返回的是一个连续的值，放在图中就是条连续的曲线，他常用来表示的数学方法是Y=aX+b； 与之相对的，逻辑回归给出的值并不是连续的，而是 类似于“是” 和 “否” 的回答， ...
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2020-03-30 19:35:21
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1.感知器算法原理 两类线性可分的模式类：，设判别函数为：。 对样本进行规范化处理，即类样本全部乘以(-1)，则有： 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 2.算法步骤 （1）选择N个分属于和类的模式样本构成训练样本集{ X1, …, XN }构成增广向量形式，并进 ...
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2020-01-19 12:53:06
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