（1）感知机模型（双层神经网络模型：输入层和计算单元，瓶颈：XOR问题——线性不可分） （2）多层神经网络（解决线性不可分问题——在感知机的神经网络上多加一层，并利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XO
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2023-10-10 09:26:28
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本篇文章涉及较多的基础知识，并且篇幅较长，是其它的更为复杂的神经网络的基础，需要重点掌握该神经网络的结构特征、网络的训练方法等内容。一：概念辨析兔兔在命名标题时，使用了这么多的名称，主要是因为这些名称，从本质上来讲几乎都是指相同的神经网络，只是其侧重点有所不同，其中也有较为细微的差别。首先，对于多层感知机（Multilayer perceptron）,其结构基础是单层感知机，或者是逻辑回归。对于这
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2024-01-17 21:09:56
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神经网络概念的诞生很大程度上受到了神经科学的启发。生物学研究表明， 大脑皮层的感知与计算功能是分层实现的，例如视觉图像，首先光信号进入大脑皮层的V1区，即初级视皮层，之后依次通过V2层和V4层，即纹外皮层，进入下颞 叶参与物体识别。深度神经网络，除了模拟人脑功能的多层结构，最大的优势在 于能够以紧凑、简洁的方式来表达比浅层网络更复杂的函数集合（这里的“简 洁”可定义为隐层单元的数目与输入单元的
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2023-12-25 20:23:49
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神经网络的来源 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力（如异或操作）。直到上世纪八十年代才被Hition、Rumelhart等人发明的
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2023-12-31 15:20:12
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上篇说到感知机模型实现了逻辑或问题，在另一个问题上感知机确存在巨大漏洞！异或问题1957年，罗森布拉特提出了感知机模型。随后，他的好朋友明斯基发现了一个问题——感知机不能解决异或问题。我们尝试使用MATLAB求解感知机关于异或问题的解： 从左到右依次是初始状态，迭代500
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2024-01-10 18:28:43
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人工神经网络是一种计算模型，启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视觉和文本处理领域取得了一系列突破，让机器学习研究和产业感到了兴奋。在本篇博文中，我们将试图理解一种称为「多层感知器（Multi Layer Perceptron）」的特定的人工神经网络。 单个神经元 神经网络中计算的基本单元是神经元，一般称作「节点」（node）或者「单元」（unit）。节点从其他节点
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2023-12-08 10:36:56
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1. 从简单线性分类器到深度学习给定4个特征，简单线性分类器进行的是加权计算。深度学习中，在输入层和输出层之间加入了中间层，即隐藏层。在中间层，由原来的4个特征变成了3个，深度学习的一个特点就是：通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。传统机器学习先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。这里所说的“特征量”是指可以从输入数据（输入图像）中准确地提取本质数据（重要的数据）的转换器
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2023-08-23 17:02:30
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多层感知机（Multi-Layer Perceptron）简介生物神经网络具有相互连接的神经元，神经元带有接受输入信号的树突，然后基于这些输入，它们通过轴突向另一个神经元产生输出信号。使用人工神经网络（ANN）来模拟这个过程，称为神经网络。神经网络是一个试图模仿自然生物神经网络的学习模式的机器学习框架。创建神经网络的过程从最基本的形式单个感知器开始。感知器就是一个能够把训练集的正例和反例划分为两个
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2024-01-21 05:48:59
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深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机7 多层感知机7.1 隐藏层7.2 激活函数（activation function）7.2.1 ReLU函数（修正线性单元Rectified linear unit，ReLU）7.2.1.1 pReLU7.2.2 sigmoid函数（挤压函数，squashing function）7.2.3 tanh函数(双曲正切)7.2 多层感知机的从零开始实现
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2023-11-02 10:48:09
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郑重声明：以下内容，完全参考韩力群编著的《人工神经网络理论，设计及应用》BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。1. BP网络模型我们以单隐层感知器为例进行BP网络模型的说明，一般习惯将单隐层感知器称为三层感知器，所谓三层包括了输入层，隐层和输出层。 三层感知器中，输入向量为，图中是为隐层神经元引入阈值而设置的；隐层输出向量为，图中是为输出层神经元引入阈值而设置
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2023-09-15 19:40:11
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多层感知机隐藏层激活函数小结多层感知机之前已经介绍过了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络，然后深度学习主要学习多层模型，后续将以多层感知机(multilayer percetron,MLP),介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层质检。下图展示了一个多层感知机的神经网络，它含有一个隐藏层，
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2023-12-26 10:34:37
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一、什么是多层感知机？多层感知机MLP，结构为：输入层——(1或n层）隐含层——输出层，层与层之间全连接（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。多层感知机最底层是输入层，中间是隐藏层，最后是输出层。最简单的MLP只有一层隐含层hidden layer如下图:二、为甚么要用多层感知机单个感知器能够完成线性可分数据的分类问题，是一种最简单的可以“学习”的机
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2023-10-11 11:12:18
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1 BP神经网络介绍多层感知器可以很好的解决分类问题，但是单层感知器的权值调整算法无法 运用到多层感知器中（无法确定隐藏层的期望输出）。而随着误差反向传播算法（Error Back Propagation, BP）的提出， 解决了多层神经网络的学习问题， 故人们称这种采用 误差反向传播算法训练的多层神经网络称为BP网络。 BP网络的学习过程由信号的正向 传播和反向传播两个过程组成： · 正向传播时
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2023-07-04 11:43:19
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BP神经网络和感知器有什么区别？1、发展背景不同：感知器是FrankRosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络，可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，DavidRunelhart。GeoffreyHinton和RonaldW-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法，简称BP，系统解
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2023-10-31 21:59:54
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（神经网络基础知识有3个部分：神经网络与多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络。）本文从神经网络发展的时间线为向导，整理神经网络相关知识，1943年M-P模型：人工神经元：从人类神经元中抽取出来的数学模型。人工神经网络：大量的神经元以某种连接方式构成的机器学习模型。1958年P（perception）感知机: 有输入层和输出层。输入层将数据与权重相乘，再经过激活函数，得到输出。缺点：无法
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2023-08-12 20:45:49
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@(Aaron)[机器学习 | 多层感知机]主要内容包括：多层感知机的基本知识使用多层感知机图像分类的从零开始的实现使用pytorch的简洁实现 文章目录多层感知机的基本知识隐藏层表达公式激活函数关于激活函数的选择图像分类数据集（Fashion-MNIST）使用多层感知机图像分类的从零开始的实现及pytorch重新实现 多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（
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2024-01-22 09:08:37
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-之前提到的感知机学习法则和LMS算法是为训练单层类似感知机的网络而设计的。对于单层的线性网络来说，误差是网络权值的显式线性函数，它关于网络权值的导数可以轻易得通过计算得到。然而对于多层网络采用非线性的传输函数，网络权值和误差之间的关系更为复杂，反向传播算法是应用于多层网络的学习算法。本章设计大量的链式求导环节，具体过程容易迷糊。但我认为只要明白了反向传播的思想就好。实际上，这里将LMS算法中单层
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2023-08-24 22:11:08
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一、人工神经网络定义 广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇感知机的笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层
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2023-10-27 22:31:40
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在上一篇博客感知机的学习当中，我们发现单层感知机有一个非常严重的问题，即对一些稍微复杂的函数无能为力（如最为典型的“异或”操作）。所以才会有多层感知机的出现，它由一个输入层，一个输入层和多个隐藏层组成。神经网络和前面介绍的感知机有很多共同点。这里，我们主要以两者 的差异为中心，来介绍神经网络的结构 。 在观察神经网络中信号的传递方法之前，我们先复习一下感知机。假设感知机只接收两个信号x1和x2，输
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2024-01-30 22:01:42
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二、感知机与多层网络1、感知机感知机由两层神经元组成，输入层接收外界的输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”。结构如下图： 感知机能容易地实现逻辑与、或、非操作。 神经网络的基本单元为神经元，神经元接受来自其他神经元的信号，经过一个线性变换，与阈值比较，通过非线性变换即激活函数处理作为神经元的输出。感知机包括两层神经元。感知机是线性模型，能够实现线性分类
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2023-06-13 19:51:56
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