深度学习（一）——感知器代码实现

最新推荐文章于 2024-01-15 16:27:34 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： python 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42410875/article/details/118976021
本文介绍了感知器的基本概念，将其与人脑神经元进行类比，并阐述了感知器在处理线性数据时的作用。文章通过实例详细讲解了单层感知器的实现，包括AND、OR、NOT三种逻辑运算的代码实现，并讨论了单层感知器无法解决的XOR问题，引入了多层感知器的概念来解决此类问题。

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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
盼小辉丶的博客
10-25 6万+
深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
深度学习基础-感知器
xienan8的博客
08-04 1366
再根据上面的规则来调整权重。经过多轮迭代后（即全部的训练数据被反复处理多轮），就可以训练出感知器的权重，使之实现目标函数。），感知机是所有神经网络的基础，主要由全连接层组成，下面是感知机示意图。但是感知机无法拟合非线性函数，比如异或。将权重项和偏置项初始化为0，然后，利用下面的感知机规则迭代的修改。感知器的激活函数可以有很多选择，比如我们可以选择relu这个。的常数，其作用是控制每一步调整权的幅度。其可以拟合任何的线性函数，任何。是感知器的输出值，它是根据。，使用感知器计算其输出。，此外还有一个偏置项。..
模式识别：感知器的实现
热门推荐
liyuefeilong的专栏
04-23 2万+
在之前的模式识别研究中，判别函数J(.)的参数是已知的，即假设概率密度函数的参数形式已知。本节不考虑概率密度函数的确切形式，使用非参数化的方法来求解判别函数。由于线性判别函数具有许多优良的特性，因此这里我们只考虑以下形式的判别函数：它们或者是x的各个分量的线性函数，或者是关于以x为自变量的某些函数的线性函数。
神经元感受器算法
qq_45977432的博客
09-10 271
神经元感受器算法已求得最优解 菜鸡尝试了两种方式实现 面向对象及面向过程 但疏于python 学习以及对算法理解不透彻 并未运行出结果或逻辑上有错误 望大佬指正 并来日将重来回温 最后附大佬的程序代码 import numpy as np import math x=([1.0,1.0,1.0],[1.0,0.0,0.0],[1.0,1.0,0.0],[1.0,0.0,1.0]) t=([1.0,0.0,0.0,0.0]) w=([0.0,0.0,0.0]) alp = 0.1 error = 0.
感知器代码实现
最新发布
qq_37977007的博客
01-15 519
感知器的代码实现
感知器算法代码
03-18
感知器算法，有利于初学者理解和认识感知器网络
感知器的实现
04-30
这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：感知器的实现 本实验的目的是学习和掌握批处理感知器算法（本章的算法三）。 (a) 从a = 0开始，将拟的程序应用在表格4中1 w 和2 w 的训练数据上。记下收敛时的步骤。 (b) 将程序应用在2 w 和3 w 的训练数据上，同样记下收敛时的步骤。 (c) 分析实验结果，解释一下它们收敛步数的差别。 表格 4 1 w 2 w 3 w 4 样 w 本 1 x 2 x 1 x 2 x 1 x 2 x 1 x 2 x 1 0.1 1.1 7.1 4.2 -3.0 -2.9 -2.0 -8.4 2 6.8 7.1 -1.4 -4.3 0.54 8.7 -8.9 0.2 3 -3.5 -4.1 4.5 0.0 2.9 2.1 -4.2 -7.7 4 2.0 2.7 6.3 1.6 -0.1 5.2 -8.5 -3.2 5 4.1 2.8 4.2 1.9 -4.0 2.2 -6.7 -4.0 6 3.1 5.0 1.4 -3.2 -1.3 3.7 -0.5 -9.2 7 -0.8 -1.3 2.4 -4.0 -3.4 6.2 -5.3 -6.7 8 0.9 1.2 2.5 -6.1 -4.1 3.4 -8.7 -6.4 9 5.0 6.4 8.4 3.7 -5.1 1.6 -7.1 -9.7 10 3.9 4.0 4.1 -2.2 1.9 5.1 -8.0 -6.3
感知器线性分类——二维样本线性分类MATLAB代码
05-21
感知器是一种早期的人工...在实际应用中，感知器常被用作其他算法的起点，例如支持向量机(SVM)或深度学习模型。通过学习和实践感知器的实现，你能够更好地掌握机器学习的基本概念，并为进一步的学习打下坚实的基础。
深度学习基础——设计下一代机器智能算法(英文版与代码)
11-26
本资源集合包含了一本名为《深度学习基础——设计下一代机器智能算法》的书籍（英文版）以及相关的代码示例，旨在帮助读者理解和实践深度学习技术。 《Fundamentals of Deep Learning_ Designing Next-Generation ...
感知器算法的VC代码和Matlab代码
01-06
这两个是感知器算法的VC实现和Matlab实现，对感知器算法不是很理解的，可以下一下
单层感知器代码并给出了样例
08-31
example4_1~example4_7为第四节【单层感知器相关函数详解】中各个实例对应的代码脚本。 perception_hand.m为第五节【单层感知器应用实例】手算部分的代码，修改后用于线性不可分问题的代码为perception_hand_un.m。 使用工具箱函数的代码为perception_fcn。
感知器 代码实现
m0_57114409的博客
09-26 174
感知器代码实现
感知器的设计实现
wanlmx的博客
09-19 285
（1）学习和理解感知器的基本原理。（2）利用sklearn和NumPy两种方法设计实现感知器。（3）将设计的感知器对一定数据进行分析，并将结果可视化，验证算法的正确性。
python开机号_感知机（python实现）
weixin_39572764的博客
12-06 211
感知机(perceptron)是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(取+1和-1)。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法 对损失函数进行最优化(最优化)。感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的，因此...
机器学习之感知器完整Python代码实现
weixin_40255359的博客
09-10 796
import pandas as pd import numpy as np import cv2 import random import time from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score class Perceptron(obj...
感知器--代码实现
蓦然回首
12-28 809
import numpy as np from functools import reduce class Perceptron(object): def __init__(self, input_num, activator): self.activator = activator self.weights = [0.0 for _ in range(inp
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