上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和M
感知机与BP算法M-P 神经元模型 [McCulloch and Pitts, 1943]输入：来自其他n个神经元传递过来的输入信号（特征值）处理：输入信号通过带权重的连接进行传递, 神经元接受到总输入值将与神经元的阈值进行比较输出：通过激活函数的处理以得到输出激活函数感知机单层感知机（又叫单层前馈网络）两个输入神经元的感知机网络结构示意图感知机（Perceptron）由两层神经元组成, 输入层接
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2024-04-18 10:27:49
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战中的第二个学习任务——SVM，开源的在线学习地址 ，下面我们就开始本次学习之旅了！支持向量机，英文名称Support Vector Machine，简称SVM，他是监督学习的一种，被广泛应用于统计分类以及回归分析中。它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特
深度学习：多层感知机1 概述（1）基础环境python3.8.12tensorflow2.7.0（2）多层感知机概述多层感知器（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）。它首
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2024-09-01 14:53:18
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SVM（Support Vector Machine）支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割（即非线性分割）。SVM思想是：通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。支持向量是距离最优超平面最近的实例，因此有该算法用到的实例数据量相较其他会少巨多的说法，可以研
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2024-04-29 16:47:15
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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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感知机算法中的优化方法的几何解释本部分参考台湾大学林轩田教授机器学习基石课程—PLA部分PLA算法只有在出现错误分类的时候，才去调整w和b的值，使得错误分类减少。假设我们遇到的数据点(xn,yn)是我们第t次分类错误，那么就有因为是二分类问题，所以只会出现以下两种错误分类的情况： 第一种：当yn=+1 时，则我们的错误结果为wTxn=wt∗xn=||w||∗||xn||∗cosΘ<0，即co
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2024-08-12 13:46:50
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目录一、SVM案例：线性支持向量机SVM：支持向量机支持向量基本原理例子Support Vector Machines: 最小化 雷区 训练一个基本的SVM 对比实验二、软间隔C值对结果的影响引入核函数的SVM高维核变换调节SVM参数: Soft Margin问题调节C参数三、模型复杂度的权衡四、人脸识别实例Example: Face Recognitio
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2024-04-15 13:54:01
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九、RS-232电平与TTL电平的转换一般使用MAX232实现电平转换十、波特率与定时器初值的关系1、波特率：单片机或计算机在串口通信时的速率用波特率表示，它定义为每秒传输二进制代码的位数，即1波特 = 1位/秒，单位是bps。2、波特率的计算：在串行通信中，收、发双方对发送或接受数据的速率有约定。通过编程可对单片机串行口设定四种工作方式，其中方式0和方式2的波特率是固定的，而方式1和方式3的波特
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2023-07-30 08:14:27
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# Python Sklearn 多层感知机与BP算法的关系
## 1. 引言
多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）是一种广泛应用于机器学习中的前馈神经网络架构。它具有一个或多个隐藏层，并使用非线性激活函数，使其能够学习和模拟复杂的函数关系。在这篇文章中，我们将探讨多层感知机的工作原理，并讨论它与误差反向传播算法（BP, Backpropagation）之间的关
神经网络的分类 BP神经网络是传统的神经网络，只有输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数根据需要而定。而这种网络训练复杂度太高，于是有了新的多层神经网络（深度学习），如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络），多了卷积层、降维层等等，训练方式也改变了。 这些网络都是机器学习的一种。机器学习方法是计算机利用已有的数据，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。 本文主要介绍B
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2023-06-14 17:08:04
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1. 感知机概念下图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1 、 x2 是输入信号， y 是输出信号， w1 、 w2 是权重（ w 是 weight 的首字母）。图中的 ○ 称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（ w1*x1 、 w2*x2 ）。神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过了某个界限值时，才会输出 1。这也称为“神经元被激活” 。这
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2024-08-01 13:13:58
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1 什么是支持向量机？支持向量机，support vector machine，支持向量机模型是指由支持向量支撑的模型，在这个模型中，仅支持向量起到作用，而非支持向量对模型没有作用。 假设此时是一个而二维平面，我们需要将+和-点分开，显然这条线很多种可能，那么我们要找到最优的那条边界，那么这条边界的定义就是离这个边界最近的点，使得这个点离边界最远。 通俗的将就是找离这条先最近的点，得到距离L，那么
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2024-03-30 08:21:56
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（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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神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能
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2023-11-02 08:45:25
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多层感知机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（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。表达公式具体来说，给定一个小批量样本X∈Rn×dX∈Rn×d，其
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2024-03-19 13:12:47
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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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