1986年Rumelhart和McCelland在《并行分布式处理》中提出了BP算法，即非线性连续变换函数的多层感知器网络误差反向传播算法。该算法的思想是：学习过程分为信号的正向传播与误差的反向传播两个过程。 正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐含层逐层处理后传向输出层，若输出层的实际输出与期....
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2014-12-17 22:24:57
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感知器（perceptron）1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知器是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。...
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2014-12-11 20:53:03
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第一讲中我们学习了一个机器学习系统的完整框架，包含以下3部分：训练集、假设集、学习算法 一个机器学习系统的工作原理是：学习算法根据训练集，从假设集合H中选择一个最好的假设g，使得g与目标函数f尽可能低接近。H称为假设空间，是由一个学习模型的参数决定的假设构成的一个空间。而我们这周就要学习一个特定的....
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2014-12-08 00:38:06
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感知器的训练算法 两类情况： 已知两个训练模式集分别属于$\omega_1$类和$\omega_2$类，权向量的初始值为$w(1)$，可任意取值。若$x_k\in \omega_1,w^T(k)x_k>0$，若$x_k\in \omega_2,w^T(k)x_k\leq0$，则在用全部训练模式集.....
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2014-11-18 23:37:04
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人工神经网络（ANN） ANN是有相互连接的结点和有项链构成。（1）感知器。感知器的一般模型如下所示
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2014-11-02 22:20:17
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在logistic方法中，g(z)会生成[0,1]之间的小数，但如何是g(z)只生成0或1？所以，感知器算法将g(z)定义如下：同样令，和logistic回归的梯度上升算法类似，学习规则如下：尽管看起来和之前的学习算法类似，但感知器算法是一种非常简便的学习算法，临界值和输出只能是0或1，是比logi...
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2014-10-19 18:19:15
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昨天学习完了Ng的第二课，总结如下：过拟合；欠拟合；参数学习算法；非参数学习算法局部加权回归KD tree最小二乘中心极限定律感知器算法sigmod函数梯度下降/梯度上升二元分类logistic回归
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2014-10-19 17:03:42
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到目前为止，我们使用的学习方法都是批量学习（batch learning）方式，即首先给定训练集学习出拟合假设函数中的参数，然后评价的效果的时候使用独立的测试集。本篇博文将会介绍一种在线学习（online learning）方式，即算法必须在学习的过程中不断地作出预测，而不是批量学习方式一样，学习过...
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2014-10-16 13:54:32
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本节课主要介绍人工神经网络.通过介绍评定模型，随机梯度下降法，生物启发和感知器系统，讲师用视图和数学解析式详细地讲解了神经网络的运行过程以及原理....
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2014-10-09 19:39:57
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