西瓜书学习记录-神经网络（第五章）

最新推荐文章于 2024-07-31 10:45:00 发布
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本次分享为《机器学习》一书中第五章神经网络的学习笔记。本章内容并未包含在大佬的教学视频中，因此作者选择通过阅读周志华教授所著的《机器学习》进行自学。

西瓜书学习记录-神经网络（第五章）

第五章啦，大佬的视频没讲第五章，所以看书自学一下：
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书籍来自周志华的《机器学习》。

周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
02-09 2009
  在机器学习中，神经网络一般指的是"神经网络学习"，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络，目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。       神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
【机器学习-西瓜书】第5章 神经网络
wayaya112的博客
03-25 3018
5.1 神经元模型 定义： 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的、广泛并行互连的网络，其组织能够模拟神武神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。这里的简单单元指 神经元neuron。 在神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当超过一个”阈值 (threshold)“，该神经元将被激活，产生神经元输出。 沿用至今的M-P神经元模型 5.2 感知机与多层网络 感知机 (perceptron)由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元。如下图：
西瓜书--第五章.神经网络
weixin_64215932的博客
03-27 2569
人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。 一、神经元 一个神经元通常具有多个树突。主要用来接收传入信息，而轴突只有一条。轴突可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢与树突产生连接，从而传递信号，这个连接则对应着一个权重；权重的值称为权值，这是需要训练得到的。即每个连接线对应一个不同的权重。 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。神经网络..
西瓜书.第五章（神经网络）重点最全整理+课后习题
J_X0110的博客
06-28 4548
西瓜书神经网络知识点整理，部分课后习题答案。
西瓜书第五章——神经网络
qq_42929168的博客
11-28 1245
西瓜书第五章——神经网络前言一、感知机1.1、感知机模型1.1.1、M-P神经元模型1.1.2、神经元激活函数1.1.3、感知机模型1.2、感知机策略1.3、感知机学习算法二、神经网络（NN，neural network）2.1、误差逆传播算法（BP算法）2.2、BP算法的工作流程2.3、局部最小问题总结 前言 一种非常广泛使用的神经网络定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界体所作出的交互反应。本章以机器学习三要素（模型、策略、算法）的角度介
西瓜书第五章
qq_51423963的博客
06-26 488
用于学习记录
《机器学习》（西瓜书）第五章
m0_72969350的博客
11-27 819
神经网络由神经元组成广泛并行互联，神经元是最基本单元。M-P神经元模型：与生物神经元类似，接受n个输入，不同输入权重不同，然后与阈值进行比较（如果超过则“兴奋”），经过激活函数处理产生输出。激活函数在前面有提到，我们常使用sigmiod作为激活函数。
西瓜书学习第五章---神经网络
weixin_46884405的博客
07-25 1974
西瓜书第五章---神经网络
【机器学习西瓜书学习笔记——神经网络】
m0_51148715的博客
07-31 2228
*竞争型学习：**是神经网络中一种常用的无监督学习策略，在使用该策略时，网络的输出神经元相互竞争，每一时刻仅有一个竞争获胜的神经元被激活，其他神经元的状态被抑制，这种机制也称 “胜者通吃” 原则。局部最小值是在某一区域内，函数的取值达到了最小，但是如果将这个区域扩展到定义域上来，那么这个局部最小值就不一定是最小的。通过制定权重和阈值得到可以进行逻辑运算的感知机，那么如果给定训练数据集，同样我们可以通过学习得到相应地权重和阈值。目的是为了能够提高我们的预测精度，减少误差，从而最大限度的降低成本。
机器学习西瓜书笔记第五章神经网络及代码.rar
最新发布
08-17
本章主要是关于神经网络算法的详细介绍，包括以下几个核心内容： 1. 神经网络基础 - 定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，能够模拟生物神经系统对真实世界物体的交互反应。 - 神经元...
机器学习-西瓜书笔记汇总1
08-03
1绪论傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和熙的细风吹来，抬头看看天边的晚霞，嗯，明天又是一个好天气。走到水果摊旁，挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜，一边满
西瓜书-第5章-神经网络
u010921136的博客
05-16 708
M-P神经元模型 BP算法（误差逆传播算法） 局部极小和全局极小 CNN卷积神经网络
西瓜书知识总结（第五章）
weixin_44605171的博客
01-23 843
神经网络 M-P神经元 单个M-P神经元：感知机（sgn作为激活函数）、对数几率回归（sigmoid作激活函数） 多个M-P神经元：神经网络 感知机模型：激活函数为sgn（阶跃函数）的神经元 从几何角度来说，给定一个线性可分的数据集T，感知机的学习目标是求得能对数据集T中的正负样本完全正确划分的超平面，其中 wTx−θ\pmb{w}^{\mathrm{T}}\pmb{x}-\thetawwwTxxx−θ 即为超平面方程 感知机学习策略：随机初始化 w,b\pmb{w}, bwww,b，将全体训练样本代入
【西瓜书-读书笔记】第五章 神经网络
土豆洋芋山药蛋的博客
06-06 813
第五章 神经网络 神经网络是一种“黑箱模型”，不是因为它无法用数学的方法定义，而是难以以一种非常通俗易懂的方式解释出它的具体操作。在计算机领域只需将它视为包含了多个参数的数学模型，这个模型包含若干个函数组成。 5.1 神经元模型 神经元模型是神经网络中最基本的成分，当神经元超过了某一个”阈值“电位，就会产生”兴奋“，进而会向其他神经元发送化学物质。1943年，有人将上述过程抽象为下图中的简单模型，...
西瓜书 第5章 神经网络 读书笔记
Gaia0321的博客
06-10 810
第5章神经网络(Neural Networks) 1.神经元模型 1.1 神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分 1.2 阈值(threshold)，亦称bias 1.3 M-P神经元模型 激活函数(activation function)，亦称响应函数 理想中的激活函数：阶跃函数 将输入值映射为输出值”0”或”1” 典型的激活函数：Sig...
西瓜书第五章学习笔记
UEVOLIshy的博客
06-05 754
文章目录
西瓜书——第五章神经网络
weixin_40911578的博客
05-29 334
5.1 神经元模型 “M-P神经元模型”：在这个模型中,神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号通过带权重的连接(connection)进行传递,神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较,然后通过“激活函数”(activation function)处理以产生神经元的输出。 理想中的激活函数是图5.2(a)所示的阶跃函数，它将输入值映射为输出值“0”或“1”，显然“1”对应于神经元兴奋，“0”对应于神经元抑制。然而，阶跃函数具有不连续、不光滑等不太好的性质,因此实际常用Sigm
西瓜书学习——第五章神经网络
老三的博客
06-06 527
通过这周对西瓜书第五章的学习，记录笔记如下： 第五章神经网络——感知机与多层网络1第五章神经网络——误差逆传播算法1第五章神经网络——误差逆传播算法2第五章神经网络——误差逆传播算法3 第五章神经网络——其他常见神经网络1第五章神经网络——深度学习1 ...
机器学习入门-西瓜书总结笔记第五章
weixin_45867990的博客
03-30 2228
西瓜书第五章-神经网络一、神经元模型二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法四、全局最小与局部极小五、其他常见神经网络1.RBF网络2.ART网络3.SOM网络4.级联相关网络5.Elman网络6.Boltzmann机六、深度学习 一、神经元模型 神经网络（neural networks） 是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应 神经元（neuron） 如果某神经元的电位超过了一个 “阈值”（threshold） ，那么它就会被激活，即
第五章笔记：神经网络基础及代码详解
资源摘要信息:"《机器学习西瓜书笔记第五章神经网络及代码》是一份详细介绍了神经网络算法的资料，内容涉及神经网络的基础理论、数学模型、感知机与多层网络结构、误差逆传播算法（BP算法）、常见神经网络模型以及...
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