感知机应该是机器学习里面最简单的模型了。读一遍文章也能理解作者想表达的意思。因为以前像梯度下降，多项式拟合，神经网络都在Andrew Ng的公开课上看过了。但是真正关于书中的公式却不怎么理解。一些简单的作者也没有推导。毕竟这是机器学习，不是微积分，或者线性代数，或者概率论。微积分，概率论，...
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2015-03-17 21:34:04
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这个系列的文章主要记录学习《神经网络设计》这本书的收获与总结。第一部分主要介绍三种网络：
感知机
Hamming
Hopfield
感知机采用对称硬极限传输函数hardlims的单层感知机两输入感知机,w11 = -1, w22 = 1如下a = hardlims(n) = hardlims([-1 1]p + b)
HammingHamming网络的目标时判定哪个标准向量最接近输入向量。判定结果由...
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2015-03-13 00:24:59
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---恢复内容开始--- 参考：http://www.cnblogs.com/fxjwind/p/3607784.html 感知机（perceptron)是二类分类的线性分类模型，属于判别模型（直接寻找输入到输出的映射函数，不关心联合概率什么的）。 感知机模型 假设空间是定义在特征空间中的所...
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2015-03-11 16:48:56
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（原文地址：维基百科）简单介绍：脉冲神经网络Spiking neuralnetworks(SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑当中。思路是这种，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电...
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2015-02-13 22:24:50
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DeepLearning tutorial（4）CNN卷积神经网络原理简介+代码详解
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445
本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Convolutional
Neural ...
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2015-01-28 09:46:18
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DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829
本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Multilayer Perceptron，如果你想...
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2015-01-28 09:46:16
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感知机(Perceptron)的模型非常简单，就是学习如下一个线性分类器\begin{align*} f(\boldsymbol{x}) = sign(\boldsymbol{w}^\top \boldsymbol{x})\end{align*}为了表述方便，这里省略了截距$b$。 若某个样本...
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2015-01-28 06:12:55
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参考博客 Liam Q博客 和李航的《统计学习方法》感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1....
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2014-12-25 21:57:06
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reference: http://dataunion.org/?p=5044机器学习和深度学习学习资料比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什...
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2014-12-25 00:05:56
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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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