本文目录: 1. 感知器 2. 感知器的训练法则 3. 梯度下降和delta法则 4. python实现 1. 感知器[1] 人工神经网络以感知器(perceptron)为基础.感知器以一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,然后如果结果大于某个阈值,就输出1,否则输出-1(或0).更精确地,如果输入为$x_1$到$x_n$,那么感知器计算的输出为: 其中,$w_i$是实数常量,叫做权值,用来决定输入$x_i$对感知器输出的贡献率.因为仅以一个阈值来决定输出,我们有时也把这种感知器叫做硬

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =

TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.它使用梯度自动更新用变量定义的张量.本节将使用 TensorFlow 优化器来训练网络. 前面章节中,我们定义了层.权重.损失.梯度以及通过梯度更新权重.用公式实现可以帮助我们更好地理解,但随着网络层数的增加,这可能非常麻烦. 本节将使用 TensorFlow 的一些强大功能,如 Contrib(层)来定义神经网络层及使用 TensorFlow 自带的优化器来计算和使用梯度. 通过前面的学习,我们已经知道

线性回归 基础知识 实现过程 学习笔记 批量读取 torch_data = Data.TensorDataset(features, labels) dataset = Data.DataLoader(torch_data, batch_size, shuffle=True) 定义模型的两种常见写法 这两种方法是我比较喜欢的方法. 其中有两点需要注意: 虽说他们在定义时,输入和输出的神经元个数是一样的,但print(net)结果是不同的,法二有Sequential外层. 由于第一点的原因,这也导

TensorFlow实现多层感知机MINIST分类 TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.使用梯度自动更新用变量定义的张量.本文将使用 TensorFlow 优化器来训练网络. 前面定义了层.权重.损失.梯度以及通过梯度更新权重.用公式实现可以帮助我们更好地理解,但随着网络层数的增加,这可能非常麻烦. 使用 TensorFlow 的一些强大功能,如 Contrib(层)来定义神经网络层及使用 TensorFlow 自带的优化器来计算和使用梯度

来自http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp Multilayer Perceptron note:这部分假设读者已经通读之前的一个练习 Classifying MNIST digits using Logistic Regression.(http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/46375461).另外,它使用新的theano函数和概念: T.tanh, shared variab

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再

一.简介 机器学习分为很多个领域,其中的连接主义指的就是以神经元(neuron)为基本结构的各式各样的神经网络,规范的定义是:由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应.而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分,本篇就将介绍基本的神经元模型.感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用(注意,本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫,因此只使用了无GPU加速的相应模块,关于深度学习的知识.当下

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

1 自动编码机简介        传统机器学习任务在很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.        深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早起甚至被认为是一种无监督的特征学习,模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这其中有两点比较重要:一是无监

@author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 转载:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介.

深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最

Alink漫谈(十五) :多层感知机 之 迭代优化 目录 Alink漫谈(十五) :多层感知机 之 迭代优化 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 基本概念 1.2 误差反向传播算法 1.3 总体逻辑 0x02 训练神经网络 2.1 初始化模型 2.2 压缩数据 2.3 生成优化目标函数 2.4 生成目标函数中的拓扑模型 2.4.1 AffineLayerModel 2.4.2 FuntionalLayerModel 2.4.3 SoftmaxLayerModelWithCrossEntr

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

感知机模型 假设输入空间\(\mathcal{X}\subseteq \textbf{R}^n\),输出空间是\(\mathcal{Y}=\{-1,+1\}\)．输入\(\textbf{x}\in \mathcal{X}\)表示实例的特征向量,对应于输入空间的点:输出\(y\in \mathcal{Y}\)表示实例的类别.有输入空间到输出空间的如下函数: \[\begin{aligned} f(x)= g(\textbf{w}\cdot \textbf{x}+b) \end{aligned} \

想直接学习卷积神经网络,结果发现因为神经网络的基础较弱,学习起来比较困难,所以准备一步步学.并记录下来,其中会有很多摘抄. (一)什么是多层感知器和反向传播 1,单个神经元 神经网络的基本单元就是神经元,一个神经元就是处理输入并输出的小玩意,下面是一个图   , 可以看到每一个输入都有自己的权重,权重和输入的值相乘,然后加上一个偏置b之后在经过一个函数f得到输出y,这个f就是激活函数,激活函数的作用是将非线性引入神经元的输出.因为大多数现实世界的数据都是非线性的,我们希望神经元能够学习非线性的函

隐含层,指除输入.输出层外,的中间层.输入.输出层对外可见.隐含层对外不可见.理论上,只要隐含层节点足够多,只有一个隐含层,神经网络可以拟合任意函数.隐含层越多,越容易拟合复杂函数.拟合复杂函数,所需隐含节点数,随隐含层数量增多指数下降. 过拟合,模型预测准确率在训练集上升,在测试集下降.泛化性不好,模型记忆当前数据特征,不具备推广能力.参数太多.Hinton教授团队,Dropout.随便丢弃部分输出数据节点.创造新随机样本,增大样本量,减少特征数量,防止过拟合.bagging方法,对特征新种采

多层感知机 输入->线性变换->Relu激活->线性变换->Softmax分类 多层感知机将mnist的结果提升到了98%左右的水平 知识点 过拟合:采用dropout解决,本质是bagging方法,相当于集成学习,注意dropout训练时设置为0~1的小数,测试时设置为1,不需要关闭节点 学习率难以设定:Adagrad等自适应学习率方法 深层网络梯度弥散:Relu激活取代sigmoid激活,不过输出层仍然使用sigmoid激活 对于ReLU激活函数,常用截断正态分布,避免0梯度和

1.引言 一个多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)可以看做是,在逻辑回归分类器的中间加了非线性转换的隐层,这种转换把数据映射到一个线性可分的空间.一个单隐层的MLP就可以达到全局最优. 2.模型 一个单隐层的MLP可以表示如下: 一个隐层的MLP是一个函数:$f:R^{D}\rightarrow R^{L}$,其中 $D$ 是输入向量 $x$ 的大小,$L$是输出向量 $f(x)$ 的大小: $f(x)=G(b^{(2)}+W^{(2)}(s(b^{(1)}+W^{

Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 目录 Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 前馈神经网络 1.2 反向传播 1.3 代价函数 1.4 优化过程 1.4.1 迭代法 1.4.2 梯度下降 1.5 相关公式 1.5.1 加权求和 h 1.5.2 神经元输出值 a 1.5.3 输出层的输出值 y 1.5.4 激活函数g(h) 1.5.5 损失函数E 1.5.6 误差反向传播--更新权重 1.5.7 输出层增量项 δo 1.5

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处