神经网络系列一感知机

最新推荐文章于 2021-01-14 15:47:46 发布

我是海岩

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分类专栏：机器学习算法

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一、感知机

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自然语言处理前馈网络（多层感知机与卷积神经网络）

qq_63292561的博客

06-24

1969

感知机是现存最简单的神经网络。但是感知机存在一个历史性的缺点，他不能学习数据中存在的一些非常重要的模式。例如在下图中，对于异或问题，感知机无法找到一个超平面将不同的数据分隔开，即线性不可分，导致感知机分类失败。在本次实验中，我们将讨论传统的前馈神经网络模型，并将进一步讨论两种前馈神经网络：多层感知机和卷积神经网络。多层感知机在结构上对单层感知机进行了扩展，将多个感知机分组在一个单层，并将多个层叠加在一起。卷积神经网络是在处理数字信号时受到窗口滤波器的启发诞生的。

深入理解前馈神经网络：多层感知器和卷积神经网络

REMEMBERED1的博客

06-28

1276

这种设计一系列卷积的方法是基于经验的:从数据的预期大小开始，处理一系列卷积，最终得到适合您的特征向量。虽然这种方法在实践中效果很好，但在给定卷积的超参数和输入张量的情况下，还有另一种计算张量输出大小的方法，即使用从卷积运算本身推导出的数学公式。在本博客中，我们将探索MLP的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的MLP模型，用于将姓氏分类到其原籍国。在本博客中，我们将探索CNN的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的CNN模型，用于将姓氏分类到其原籍国。使用第一种方法，只需使用PyTorch的。

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神经网络资料大合集系列二

04-08

源码含多本电子书

机器学习系列11：神经网络

SuperFeng

03-11

299

什么是神经网络（Neural Networks）呢？最开始科学家想用算法去模拟大脑达到人工智能。通过一系列的实验发现，大脑是通过神经元进行工作的，神经元之间通过电信号传递信息。于是他们就开始模拟神经元的工作过程，用算法去模拟神经元，这就形成了神经网络。神经网络可以用来学习复杂的非线性假设模型。如下图，蓝色圈模拟输入信息，黄色圈模拟神经元，假设函数h_θ(x)模拟输出信息，该函数就是我...

[ch01-03]神经网络基本原理

songfei_dream的专栏

11-21

1650

系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI，点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。前言 For things I don't know how to build, I don't understand. 如果我不能亲手搭建起来一个东西，那么我就不能理解它。 -- 美国物理学家理查德·费曼在互联网发达的今天，很多知识都可以从...

神经网络系列二多层感知机/深度神经网络

u012937125的博客

09-30

908

一、多层感知机 二、RBM--受限玻尔兹曼机

神经网络系列学习笔记(四)——神经网络之RNN学习笔记

weixin_30458043的博客

07-16

149

　　不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks，前向反馈神经网络)，RNNs引入了定向循环，能够处理那些输入之间前后关联的问题。　　RNNs的目的是用来处理序列数据。　　具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。 LSTM...

08-28

1. **线性神经网络**：线性神经网络是最基础的神经网络模型，由一系列线性变换和非线性激活函数组成。这个部分可能包含了线性模型的理论讲解，以及如何通过梯度下降法进行参数优化。代码资源可能提供了用Python的库...

一个感知机神经网络字符识别器的实现.pdf

09-27

感知机算法是神经网络中的一种基本算法，用于对数据进行分类和识别。感知机算法的基本思想是：将输入数据与权重矩阵相乘，计算输出结果，根据阈值函数确定输出结果。知识点3：MATLAB在机器学习中的应用 MATLAB是...

PyTorch MLP感知机神经网络

最新发布

02-06

在深度学习领域，多层感知机（MLP）神经网络是一种基础而广泛使用的模型结构，尤其是在图像处理和自然语言处理等任务中发挥着重要作用。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和友好的用户接口受到...

神经网络系列学习笔记（一）——神经网络之ANN学习资料汇总

weixin_30363509的博客

07-16

267

ANN tutorial: http://adventuresinmachinelearning.com/neural-networks-tutorial/ https://www.cs.toronto.edu/~jlucas/teaching/csc411/lectures/tut5_handout.pdf Python TensorFlow tutorail: http://adven...

神经网络系列五对抗神经网

u012937125的博客

09-30

622

一、生成网络二、判别网络

秒懂神经网络系列课程笔记

想握住此生辽阔

10-11

288

秒懂神经网络（共二十一节） 1人工神经网络VS生物神经网络 人工神经网络通过正向和反向传播更新神经元，从而形成一个更好的神经系统，本质上是一个能让计算机处理和优化的模型生物神经网络通过刺激产生新的连接，让信号通过新的连接传递而形成反馈 2什么是神经网络 现代神经网络是一种基于统计学的数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式 神经网络是一种计算模型，由大量的结点和节点之间的联系构成，正如人类神经系统中的神经元，负责传递信息和加工信息，神经元也可以被训练或者强化，形成固定的神

深度学习入门之1--感知机

代码哥19950715的博客

01-26

414

目录 1什么是感知机 2简单逻辑电路及实现 2.1与门 2.2或门 2.3与非门 2.4异或门 3总结该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅 1什么是感知机 感知机是由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出来的，感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学...

感知机

kfyong的专栏

03-02

148

感知机的演变：一、可以当做线性分类器二、加入线性分类器三、加入激活函数

神经网络基础-感知机（Perceptron）

u011089927的专栏

07-20

822

虽然说感知机这个模型，现在基本不会被用到了，但是基础还是要打牢。感知机是svm和mlp（Multilayer Perceptron）的前身。 1.总体概括 感知机，是解决二分类问题的模型，在空间中找到一个最优的超平面，把样本分成两类。超平面表达式，感知机的预测函数：，在超平面上方，预测为正类，在超平面下方，预测为负类。理想目标是全部样本预测正确，实际不一定能实现，预测值和真实值相乘小于0，取负大于0，，yi属于{1,-1},点xi到超平面的距离为，损失定义为所有分错样本与超平面的距离之和：其中M是分错的

深度学习系列（3.1）——神经网络-感知机（Perceptrons）

Eddy_zheng的博客

02-20

9641

1、神经网络的起始——感知器（perceptrons）说到神经网络，先要讲的当然是感知器，感知器在上世纪50年代末和60年代初由科学家 Frank\ Frank Rosenblatt 取得了进展，灵感来自早期由 Warren\ Warren McCulloch\ McCulloch 与沃尔特·皮兹的神经研究工作。如今，越来越多的算法使用人工神经元模型，在许多现代神经网络的研究中，主要

深度学习笔记(一): 神经网络之感知机详解

源的博客

01-14

969

在这篇文章我们主要了解感知机定义、功能、模型如何去获得损失函数、以及有哪些方法去将损失函数极小化，从而确定模型参数 感知机模型的定义：输入空间由xi(xi(1),xi(2),xi(3)…xi(n))组成，输出空间为{-1, +1}，由输入空间到输出空间的映射函数为 f(x)=sign(w·x+b) 称为感知机。其中w是权重向量，b称为偏置，w·x为w和x的内积。sign(x)是符号函数，即： 0 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210114151600

神经网络学习（一）感知机

chf的博客

03-04

2578

神经网络多层感知机模型

01-26

### 多层感知机模型概述多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种前馈型人工神经网络，能够映射一组输入向量到一组输出向量。MLP由多个层次构成，除了输入层和输出层外，还包含一个或多个隐藏层。这种结构使得MLP可以处理复杂的非线性关系。 #### 网络架构在网络架构方面，每一层都由若干个节点组成，这些节点被称为神经元。相邻两层之间的每一个神经元都会相互连接，并且每个连接都有对应的权重参数。对于给定的一组输入特征$x$，经过一系列加权求和操作以及激活函数$f(\cdot)$之后得到最终预测结果$\hat{y}$： $$\hat{y} = f(W^{(L)} \times a^{(L-1)})$$ 其中$L$表示层数；$W^{(l)}$代表第$l$层的权重矩阵；而$a^{(l)}=f(z^{(l)})$则是该层计算所得的结果向量，这里$z^{(l)}= W^{(l)}a^{(l−1)}+b^{(l)}$包含了偏置项$b^{(l)}$[^1]。 ```python import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim): self.weights = [] dims = [input_dim] + hidden_dims + [output_dim] for i in range(len(dims)-1): w = np.random.randn(dims[i], dims[i+1]) b = np.zeros((dims[i+1])) self.weights.append((w,b)) def forward(self, X): activations = [X] for w, b in self.weights[:-1]: z = np.dot(X,w)+b X = sigmoid(z) activations.append(X) last_w,last_b=self.weights[-1] logits=np.dot(X,last_w)+last_b return logits,activations nn = NeuralNetwork(input_dim=784,hidden_dims=[64,32],output_dim=10) logits,_= nn.forward(np.random.rand(1,784)) print(logits.shape) ``` #### 工作原理工作流程主要分为两个阶段：正向传播与反向传播。前者用于计算当前样本集上的损失值；后者则负责调整各层间的连接权重以最小化误差。具体来说，在每次迭代过程中先执行一次完整的前向遍历获得预测标签，再依据实际类别信息更新所有可训练变量直至收敛为止[^2]。

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