1.感知机感知机是一种二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别{+1，-1}。感知机要求数据集是线性可分的。按照统计学习三要素模型、策略、算法的顺序来介绍。 2.感知机模型由输入空间到输出空间的如下函数：f(x)=sign(ω?x+b)f(x)=sign(ω?x+b) 其中ω，b ...
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2020-03-07 20:43:57
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感知机属于有监督的学习，生成的模型称为判别模型。其通过特定的函数将输入的特征向量，输出为实例的类别（+1或-1），该函数即为将实例划分为两类的分离超平面。为获得最优化的超平面，感知机引入了基于误分类的损失函数。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 有监督学习分为生成模型和判别模型两种。其分别含义如下 ...
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2020-03-07 20:30:43
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对于mnist数据集，我实现了一些简单的网络，同样在20epochs训练获得的loss和acc序号网络结构loss和acc2model = Sequential()model.add(Dense(units = 121,input_dim = 28 * 28))model.add(Activatio... ...
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2020-02-29 11:33:40
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?感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。 即权重越大，对应 该权重的 信号的重要性就越高。 ?偏置b用来调整神经元被激活的容易程度 ?单层感知机的局限性在于只能分割表示线性空间， 多层感知机可以表示非线性空间。 ...
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2020-02-26 20:59:00
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machines）最早也是是一种二类分类模型，经过演进，现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题，也能处理回归问题。在深度学习风靡之前，应该算是最好的... ...
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2020-02-24 00:01:53
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目录 感知机模型 感知机模型损失函数 感知机模型损失函数的优化方法 感知机模型的算法 感知机模型的算法对偶形式 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。 1、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类器，只能处理线性可分的问题，感... ...
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2020-02-23 23:55:25
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概述 感知机分类一文中提到了感知机模型在分类问题上的应用，如果，我们需要将其使用于回归问题呢，应该怎样处理呢？ 其实只要修改算法的最后一步， sign(x)={+1,x& x2265;0& x2212;1,x<0(1.1) sign(x)=\left\{\begin{matrix}+1 &am ...
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2020-02-21 12:44:06
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一、隐藏层 多层感知机在单层神经?络的基础上引?了?到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输?层和输出层之间。下图展示了?个多层感知机的神经?络图，它含有?个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。 上图所示的多层感知机中，输?和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元（hidde ...
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2020-02-15 21:56:36
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多层感知机 1. 多层感知机的基本知识 2. 使用多层感知机图像分类的从零开始的实现 3. 使用pytorch的简洁实现 多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 下图展示了 ...
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2020-02-14 20:48:13
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多层感知机（multi perceptron，MLP）。对于普通的含隐藏层的感知机，由于其全连接层只是对数据做了仿射变换，而多个仿射变换的叠加仍然是一个仿射变换，即使添加更多的隐藏层，这种设计也只能与仅含输出层的单层神经网络等价。解决问题的一个方法是引入非线性变换，对隐藏变量使用非线性变化，然后作为 ...
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2020-02-13 00:28:31
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