感知机、多层感知机、激活函数sigmoid

最新推荐文章于 2025-05-11 14:08:35 发布
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#人工智能 #算法

本文介绍了感知机作为二分类的基本原理，强调了非线性函数如sigmoid、Tanh和ReLU的重要性，以及它们在解决线性模型无法处理的问题如XOR函数中的作用。多层感知机通过组合函数扩展了功能，而softmax用于多类分类。机器学习的核心在于通过多维数据的压缩表示低维特征。

感知机

w和x做内积加上一个偏置常熟b，让其做一个σ函数，σ函数可以有多个选择。

感知机其实就是二分类问题。

以前回归输出的是实数，softmax回归输出的是概率。

多层感知机

多层感知机可以拟合XOR函数。

一个函数实现不了，再来一个函数，组合多个函数。

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李沐-动手学深度学习-感知机及激活函数的介绍
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线性模型的不足：任何特征的增大都会导致模型输出的增大（如果对应的权重为正）， 或者导致模型输出的减小（如果对应的权重为负）。 似然函数：似然函数是一种关于统计模型参数的函数。而p(x|θ)也是一个有着两个变量的函数。如果，你将θ设为常量，则你会得到一个概率函数（关于x的函数）；如果，你将x设为常量你将得到似然函数（关于θ的函数）。 下面举一个例子： 有一个硬币，它有θ的概率会正面向上，有1-θ的概率反面向上。θ是存在的，但是你不知道它是多少。为了获得θ的值，你做了一个实验：将硬币抛10次，得到了一个正
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我们先看一下百科给的解释感知器是生物神经细胞的简单抽象，神经细胞结构大致可分为：树突、突触、细胞体及轴突。单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器——激动时为‘是’，而未激动时为‘否’。神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量，及突触的强度（抑制或加强）。当信号量总和超过了某个阈值时，细胞体就会激动，产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。为了模拟神经细胞行为，与之对应的感知机基础概念被提出，如权量（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细胞体）。以上就是百科给的解释。
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3.8 多层感知机 xiaoyao 动手学深度学习 tensorflow2 前面学习了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。在本节中，将学习多层感知机（multilayer perceptron，MLP）。 3.8.1 隐藏层 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一个或多个隐藏层（hidden layer).隐藏层位于输入层和输出层之间。 如下图所示： 上图所示的多层感知机中，输入和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元（hidden unit）
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感知机是一种二类分类的线性模型，通过分离超平面将实例划分为正负两类。其学习算法基于误分类的损失函数，利用梯度下降法进行优化。感知机模型简单易实现，但仅能处理线性问题。为突破这一限制，多层感知机（MLP）被提出，通过引入隐含层和非线性激活函数，增强了模型的表达能力。MLP由输入层、隐含层和输出层组成，通过反向传播算法进行训练，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。反向传播算法通过前向传播计算输出，反向传播误差并更新权重，以最小化损失函数。本文还提供了使用Python实现MLP的代码示例，包括手动实现和使用PyT
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感知机 给定输入x（向量），权重w（向量），和偏移b（标量），感知机输出： 感知机不能拟合XOR函数，他只能产生线性分割面。 感知机是一个二分类的模型，是最早的AI模型之一。 感知机的求解算法等价于使用批量大小为1 的梯度下降。 多层感知机 1、学习XOR 2、单隐藏层-单分类 为什么需要非线性的激活函数？ 如果不加激活函数，就是n个全连接层叠加在一起，输出还是一个最简单的线性模型。 3、激活函数 3.1 sigmoid 函数 他就是说对于x来讲，将他投影到（0,1）..
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