深度學習理論基礎3-什麼是感知機？
感知機的文字描述：
---->感知機接收多個輸入訊號，輸出一個訊號。
---->感知機的訊號只有01兩種取值。
感知機的影象描述：
---->輸入：x1,x2
---->權重：w1與w2
---->輸出：y
---->閥值：x1*w1+x2*w2大於閥值時y會輸出1，否則輸出0。閥值是我們另外定義的。
感知機的數學公式描述：
---->θ（西塔）代表上面提到的閥值
-------------------------------------------------結語-----------------------------------------------------------------
現在我們對感知機有了一些初步的概念。我們即將用感知機做一些有趣的事情。下一節見。
相關推薦
深度學習理論基礎5-感知機的侷限性
--------------異或門------------- 異或門的文字描述：僅當輸入中的一方為1時，才會輸出1。 現在請閉上眼睛想2兩個星期，怎麼用上節提到的感知機實現異或門呢？ 。。。 嗯，相信你在思考的這段時間裡已經嘗試了很多組合。但依然沒有靠譜的引數可用，實際上上文的
深度學習理論基礎3-什麼是感知機？
感知機的文字描述： ---->感知機接收多個輸入訊號，輸出一個訊號。 ---->感知機的訊號只有01兩種取值。 感知機的影象描述： ---->輸入：x1,x2 ----&g
深度學習理論基礎6-多層感知機
廢話不多說，人生甜短，讓我們立即開始多層感知機的學習吧。為了迴圈漸進的理解多層感知機，我們有必要再把閘電路拿出來把玩一番。 這些是閘電路的符號表示，我們馬上就用。你隨便記3秒鐘就好。 吼吼，你是不是在想，難道這就是異或門？沒錯哦。這就是。不信你可以捋一下。 是不是經過翻過來調
深度學習理論基礎4-簡單邏輯電路的感知機實現
接下來我們小試牛刀，為感知機設定權重及閥值，實現一些簡單的邏輯電路。 ----------------------------------------------------與門--------------------------------------------------
深度學習理論基礎7-初識神經網路
為了有種儀式感。我給出了神經網路的抽象表示。各層的名字圖上已經給的很清楚了。圖上沒有體現到的知識是，中間層也叫隱藏層。因為這個模型只有2層有權重，所以通常被叫做'2層網路'。 讓我們回到感知機。下面是感知機的數學公式表示： 還是原來的配方，還是原來的味道。接著給你感知機的影象表示
深度學習理論基礎1-Numpy
夜夢，語文老師勒令我寫一篇《深度學習入門：基於Python的理論與實現》讀後感。我不敢懈怠，立即翻出我的膝上型電腦，開始寫作文。。。。 --------Numpy-------- 簡介： ---->是一個Python第三方模組 ---->處理陣列，矩陣，多維陣列十分便捷
深度學習概述：從感知機到深度網路
（注：本文譯自一篇部落格，作者行文較隨意，我儘量按原意翻譯，但作者所介紹的知識還是非常好的，包括例子的選擇、理論的介紹都很到位，由淺入深，源文地址） 近些年來，人工智慧領域又活躍起來，除了傳統了學術圈外，Google、Microsoft、facebook等工業界優秀企業也紛紛成立相關研究團隊，並取得
深度學習概述：從感知機到深度網路 （英文版）
A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks In recent years, there’s been a resurgence in the field of Artificial Inte
深度學習：多層感知機MLP數字識別的程式碼實現
深度學習我看的是neural network and deep learning 這本書，這本書寫的真的非常好，是我的導師推薦的。這篇部落格裡的程式碼也是來自於這，我最近是在學習Pytorch，學習的過程我覺得還是有必要把程式碼自己敲一敲，就像當初學習機器學習一
【深度學習】perceptron（感知機）
[TOC] 個人學習筆記，有興趣的朋友可參考。 ### 1.感知機的描述 感知機（perceptron）由美國學者Frank Rosenblatt在1957年提出來的。是作為神經網路（深度學習）的起源的演算法、 學習感知機的構造也就是學習通向神經網路和深度學習的一種重要思想 感知機接收多個輸入訊號
Pytorch_第七篇_深度學習 (DeepLearning) 基礎 [3]---梯度下降
# 深度學習 (DeepLearning) 基礎 [3]---梯度下降法 --- ## Introduce 在上一篇[“深度學習 (DeepLearning) 基礎 [2]---神經網路常用的損失函式”](https://www.cnblogs.com/wangqinze/p/13433418.html)中我
深度學習入門-基於Python的理論與實現 感知機
目錄 感知機 感知機是什麼 權重和偏置的含義 單層感知機的侷限性 多層感知機 感知機 感知機是什麼 就是人工神經元 權重越大，對應該權重的訊號的重要性就越高。 權重和偏置的含義 權重是控制輸入訊號重要性的引數，偏置是調整神經元被
sklearn 學習筆記-3 機器學習理論基礎
本章主要知識點： 過擬合和欠擬合的概念 模型的成本及成本函式的含義 評價一個模型的好壞的標準 學習曲線，以及用學習曲線來對模型進行診斷 通用模型優化方法 其他模型評價標準 ##3.1過擬合和欠擬合 過擬合就是模型能很好的擬合訓練樣
深度學習數學基礎介紹（二）概率與數理統計
特征 數字特征 抽樣分布 第5章 最大 中心 3.4 獨立 知識 第1章 隨機事件與概率§1.1 隨機事件§1.2 隨機事件的概率§1.3 古典概型與幾何概型§1.4 條件概率§1.5 事件的獨立性 第2章 隨機變量的分布與數字特征§2.1 隨機變量及其分布§2.2 隨機變
學習Python基礎--------3
適合 set 一次 是否 lin 所有 author == 3.0 集合操作 集合是一個無序的，不重復的數據組合，它的主要作用如下： 去重，把一個列表變成集合，就自動去重 關系測試，測試兩組數據之前的交集，差集，並集等關系# Author:Zhiyu Su lis
學習Python基礎---3.1
舉例 func tip sta 目的 *args 兩個 %d 映射 編程方法大概分三種 1.面向對象 2.面向過程 3.函數式編程 這三種編程方法都有自己的特點 面向對象 類 class 面向過程 過程 def 函數式編程
吳恩達-深度學習-課程筆記-3: Python和向量化( Week 2 )
有時 指數 檢查 都是 效果 很快 -1 tro str 1 向量化( Vectorization ) 在邏輯回歸中，以計算z為例，z = w的轉置和x進行內積運算再加上b，你可以用for循環來實現。 但是在python中z可以調用numpy的方法，直接一句z = np.d
深度學習系列 Part(3)
舉例 call 連接 update 裏的 就會 1.5 upd layers 這是《GPU學習深度學習》系列文章的第三篇，主要是接著上一講提到的如何自己構建深度神經網絡框架中的功能模塊，進一步詳細介紹 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的幾種深度神經網絡模塊。
吳恩達深度學習專項課程3學習筆記/week2/Error analysis
ini 調整 數據 class http 評估 參數 pos 修正 Error analysis Carrying out error analysis Error analysis是手動分析算法錯誤的過程。 通過一個例子來說明error analysis的過程。假設你在做
《Andrew Ng深度學習》筆記3
過程 也看 9.png 簡化計算 邏輯 並且 str 初步 gpo 淺層神經網絡 初步了解了神經網絡是如何構成的，輸入+隱藏層+輸出層。一般從輸入層計算為層0，在真正計算神經網絡的層數時不算輸入層。隱藏層實際就是一些算法封裝成的黑盒子。在對神經網絡訓練的時候，就是對神經