本文的原版Python代码参考了以下文章: 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 在机器学习如火如荼的时代,Python大行其道,几乎所有的机器学习的程序都是Python写的. .Net的机器学习库有,但是非常少,Tensorflow也暂时并不支持.Net. 写这篇文章的目的,也只是想尝试一下,通过将Python的源代码改写成Net来更加深入的理解感知机的原理. 毕竟在改写的时候,每一行代码都必须研究一下,很多知识是无法混过去的. 感知机的模型其…

功能:通过样本进行训练,让线性单元自己找到(这就是所谓机器学习)工资计算的规律,然后用两组数据进行测试机器是否真的get到了其中的规律. 原文链接在文尾,文章中的代码为了演示起见,仅根据工作年限来预测工资,参数是一维的,最后绘制的图也是平面图.本着学习的态度,我将代码改为能根据两个参数来预测工资,两个参数分别是工作年限和级别,并且用3D图绘制出拟合的效果.原作者的代码是适用于Python2.7的,我的代码适用于Python3,谨供参考. 注意:绘图代码需要安装matplotlib. 代码: #!…

不多说,直接上干货! 最近,在看论文,提及到这个修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU). Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units)修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) 激活函数实现–4 Rectified linear函数实现Rectified Linear Units ReLU 和sigmoid 函数对比 ReLU为什么比Sigmoid效果好…

往期回顾 在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器.你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』.然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的.本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型.目标函数.优化算法等等.这些概念对于所有的机器学习算法来说都是通用的,掌握了这些概念,就掌握了机器学习的基本套路. 线性单元是什么? 感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永…

修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) Rectified linear unit 在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x).双曲正切函数f(x)=tanh(x),今天要说的是另外一种activation function,rectified linear function,f(x)=max(0,x), The rectifier is, as of 2015, the most popular activation func…

单层感知机 单层感知机基础总结很详细的博客 关于单层感知机的视频 最终y=t,说明经过训练预测值和真实值一致.下面图是sign函数 根据感知机规则实现的上述题目的代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[,,], [,,], [,,], [,,]]) #标签 Y = np.array([[], [], [-], [-]]) #权值初始化,3行1列,取值范围-1到1 W = (np.rand…

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…

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…

Hinton课程第二课 一.NN结构的主要类型的概述 这里的结构就是连接在一起的神经元.目前来说,在实际应用中最常见的NN就是前向NN,他是将数据传递给输入单元,通过隐藏层最后到输出层的单元:一个更有趣的结构是递归神经网络RNN,这种网络能够将信息保存很久,所以能够表现各种有趣的震荡,但是却也难训练,部分原因是因为他们太复杂了,不过最近的人们却也通过这种网络完成了很多不可思议的事情:最后要介绍的就是对称连接网络,即使在两个单元之间的两个方向上权重是一样的. 前向NN: 上图就是前向NN,最底层就…

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自:https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔:Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall,Mahmoud Abuzaina,Md Faijul Amin,Jayaram Bobba,Roman S Dubtsov,Evarist M Fomenko,Mukesh Ganga…