1、引言感知器是用于线性可分模式(即模式分别位于超平面所分隔开的两边)分类的最简单的神经网络模型。基本上它由一个具有可调突触权值和偏置的神经元组成。用来调整这个神经网络中自由参数的算法最早出现在Rosenblatt提出的用于其脑感知模型的一个学习过程中。事实上，Rosenblatt证明了当用来训练感知器的模式(向量)取自两个线性可分的类时，感知器算法是收敛的，并且决策面是位于两类之间的超平面。算法
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2024-04-01 18:51:42
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基本语法：<input type="hidden" name="field＿name" value="value">作用：1 隐藏域在页面中对于用户是不可见的，在表单中插入隐藏域的目的在于收集或发送信息，以利于被处理表单的程序所使用。浏览者单击发送按钮发送表单的时候，隐藏域的信息也被一起发送到服务器。 &
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2024-03-16 08:25:28
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本文实现只有一层隐藏层。贴上221网络解决两元素异或以及331网络解决三元素异或问题。 原理不懂可以参考以下博客，建议手推一遍bp怎样链式反向求导。多层感知机(MultiLayer Perceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践BP算法的核心就是从后向前更新权重。网络上大部分代码实现
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2024-03-19 15:28:18
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昨天刚开始学神经网络，做完与或非门之后，手贱想做一做异或，真是初生牛犊不怕虎，后来查了下资料，直接查到了深度学习，害，无意入坑。不过既来之，则安之。我准备把这个功能实现，无所谓翻山越岭，但求有所收获。先看了花书： 第六章 深度前馈网络 第一节XOR 的实现 但是没有看懂，然后再B站看了shuhuai008的白板推导系列的(二十三)-前馈神经网络的第三p ，有种豁然开朗的感觉。但是并没有写出具体的代
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2024-03-20 14:04:39
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在学习NG的课程里，他提到了感知机算法，大体内容如下：其实感知器学习算法，就是利用介绍的单层感知器。首先利用给的正确数据，计算得到输出值，将输出值和正确的值相比，由此来调整每一个输出端上的权值。首先 是一个“学习参数”，一般我将它设置成小于1的正数。T便是训练数据中的正确结果，便是第i个输入端的输入值，便是第i个输入端上面的权值。学习规则是用来计算新的权值矩阵W及新的偏差B的算法。感知器利用其学习
感知机（perceptron）模型：简答的说由输入空间（特征空间）到输出空间的如下函数：\[f(x)=sign(w\cdot x+b)
\]称为感知机，其中，\(w\)和\(b\)表示的是感知机模型参数,\(w \in R^n\)叫做权值，\(b \in R\)叫做偏置（bias）
感知机是一种线性分类模型属于判别模型。感知机的几何解释：线性方程：$$w \cdot x + b = 0$$对应于特
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2024-03-22 15:26:45
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一、什么是多层感知器？多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线
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2024-03-18 22:57:14
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双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边缘），权
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2024-05-31 05:40:14
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使用弥散MRI和概率性纤维追踪可以构建全脑结构网络。然而，测量噪声和纤维追踪具有概率性，导致白质连接的比例不确定。在网络层面缺乏全面的解剖学信息，无法区分虚假和真实的连接。因此，网络阈值方法被广泛用于消除表面上错误的连接，但目前尚不清楚不同的阈值策略如何影响基本网络属性，及其与人口统计变量（例如年龄）的关联。在来自英国生物样本库成像研究（UK Biobank Imaging Study）的3153
笔记目录1 线性回归1.1 pytorch语法1.2 torch.matmul、mm和bmm的区别1.3 nn.init 中实现参数的初始化函数1.4 为何要引入激活函数1.5 关于激活函数的选择2 softmax回归2.1 损失函数2.2 交叉熵损失函数2.3 定义损失函数：2.4 画图3 Pytorch定义模型 **系统学习《动手学深度学习》点击这里：** 《动手学深度学习》task1_1
原由公司项目使用Spring Cloud微服务架构，随着服务的增加，开发调试变得有些麻烦。有些同事的电脑配置不高，无法在本地启动这么多的服务。公司有自己的dev环境，对于开发当前修改的服务可以直接注册到dev环境，使用其他未修改的服务，如Eureka，config等。但是，如果这个时候有前端正在dev调试，则会出现网关转发到本地开发中的服务，出现异常。出现上述情况的原因是因为Ribbon默认负载均
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2024-04-29 06:50:54
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import tensorflow as tfimport numpy as np&quot;&quot;&quot;本例子是用来演示利用TensorFlow训练出假设的权重和偏置&quot;&quot;&quot;# set datax_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_
原创
2022-11-22 14:25:03
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摘要：本文是TensorFlow基础知识的第二部分。1、张量的典型应用1.1 标量一般用来进行误差值的表示、各种测量指标的表示，例如：准确率、精度、召回率等。下面举例：1.2 向量在神经网络当中，向量更是十分的常见，例如神经元的偏置值b一般就要用向量来表示，这里的向量就是【b1,b2】T例如我们现在要创建一个输入为5个结点，输出层为4个结点的线性网络层，那么此时创建的网络偏置值应该就是4维的，并且
罗森塔尔效应：亦称“皮格马利翁效应”、“人际期望效应”，是一种社会心理效应，指的是教师对学生的殷切希望能戏剧性地收到预
Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉，Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用Tens
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2024-04-30 14:17:56
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深度学习入门（九） 多层感知机实现前言多层感知机从零实现1 获取和读取数据2 初始化模型参数3 激活函数4 模型5 损失函数6 训练7 预测多层感知机简洁实现小结 多层感知机从零实现为了与之前softmax回归，获得的结果进行比较， 我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集1 获取和读取数据import torch
from torch import nn
from d2l impo
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2024-05-25 13:21:28
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故事从单层感知器无法实现“异或”运算开始。当感知器（Perception）第一次被提出时，作为发明者的罗森布拉特（Rosenblatt）霎时间受到了广泛的赞誉，但他的反对者以其无法解决“异或”问题为由，使得这个日后成为神经网络中最基本的神经元模型遭遇了人工智能发展史上的第一次寒冬，罗森布拉特也因此积郁而终。当时，罗森布拉特不知道的是，多层感知机就能解决以“异或”问题为代表的非线性问题，
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2024-08-16 16:14:10
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Datawhale干货：机器之心，编辑：极市平台文章导读从1958年弗兰克.罗森布拉特发明的感知机、RNN、LeNet-5到Transformers等等，前人们一步一步的带动着深度学习往前跑。本文主要偏向于计算机视觉方向，带大家回想智慧凝结的每一个里程碑。1958 年：感知机的兴起1958 年，弗兰克 · 罗森布拉特发明了感知机，这是一种非常简单的机器模型，后来...
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2022-09-22 16:36:00
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本系列文章 主要是 分享思维模型，涉及各个领域，重在提升认知1 模型故事卡耐基很小的时候，母亲就去世了。在他9岁的时候，父亲又娶了一个女人。继母刚进家门的那天，父亲指着卡耐基向她介绍说：“以后你可千万要提防他，他可是全镇公认的最坏的孩子，说不定哪天你就会被这个倒霉蛋害得头疼不已。”卡耐基本来就打算不接受这个继母，在他心中，一直觉得继母这个名词会给他带来霉运。但继母的举动却出乎卡耐基的意料，他微笑着走到卡耐基面前，摸着卡耐基的头，然后笑着责怪丈夫：“你怎么能这么说呢？你看哪，他怎么会是全镇最坏的男孩.
原创
2021-08-11 19:15:13
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带权中位数问题： 1.带权中位数 我国蒙古大草原上有N（N是不大于100的自然数）个牧民定居点P1（X1，Y1）、P2（X2，Y2）、 …Pn（Xn，Yn），相应地有关权重为Wi，现在要求你在大草原上找一点P（Xp，Yp），使P点到任 一点Pi的距离Di与Wi之积之和为最小。 即求 D=W1*D1+W2*D2+…+Wi*Di+…+Wn*Dn 有最小值 结论：对x与y两个方向分别
