Rosenblatt感知机器 感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊位置:它是第一个从算法上完整描述的神经网络.它的发明者Rosenblatt是一位心里学家,在20世纪60年代和70年代,感知器的启发,工程师.物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络各个不同方面的研究.值得一提的是,尽管在58年Rosenblatt关于感知器的论文就发表了,感知器在今天依然是有效的. Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上,即神经元的McCulloch-Pitts模型.如下图: 在上图中,感知器的突触权…

Rosenblatt感知器收敛算法C++实现 算法概述 自己用C++实现了下,测试的例子和模式用的都是双月分类模型,关于双月分类相关看之前的那个笔记: https://blog.csdn.net/u013761036/article/details/90548819 直接上实现代码: #pragma once #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std…

神经网络与机器学习 笔记-LMS(最小均方算法)和学习率退火 LMS算法和Rosenblatt感知器算法非常想,唯独就是去掉了神经元的压制函数,Rosenblatt用的Sgn压制函数,LMS不需要压制函数,两者一样是只有单个神经元. LMS算法信号流图 算法小结: 然后在说下退火: #pragma once #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std;…

卷积神经网络 之前的一些都是考虑多层感知器算法设计相关的问题,这次是说一个多层感知器结构布局相关的问题.来总结卷积神经网络.对于模式分类非常合适.网络的提出所隐含的思想收到了神经生物学的启发. 第一个卷积网络是为了识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种二维形状对平移.比例缩放.倾斜或者其他形式的变形具有高度不变性.这个艰巨的任务是通过如下网络在监督方式下学会的,网络的结构包括如下形式的约束. 特征提取.每一个神经元从上一层的局部接收域得到突触输入,因而迫使它提取局部特征.一旦一个特征被提取…

多层感知器(MLP) Rosenblatt感知器和LMS算法,都是单层的并且是单个神经元构造的神经网络,他们的局限性是只能解决线性可分问题,例如Rosenblatt感知器一直没办法处理简单异或问题.然而日常生活中大多数问题不是线性可分的,都是多维度且无法直接进行线性分类.为了增加神经网络对这一类问题的泛化能力,出现了多层感知器(多层神经网络)的概念. 多层感知器基本特征: 网络中每个神经元模型包含一个可微的非线性激活函数. 网络中包括一个或多个隐藏在输入和输出神经节点之间的层. 网络展示出高度的…

单神经元解决XOR问题 有两个输入的单个神经元的使用得到的决策边界是输入空间的一条直线.在这条直线的一边的所有的点,神经元输出1:而在这条直线的另一边的点,神经元输出0.在输入空间中,这条直线的位置和方向有两个输入节点相连的神经元的突触权值和它的偏置决定.由于输入模式(0,0)和(1,1)是位于单位正方形相对的两个角,输入模式(0,1)和(1,0)也一样,很明显不能做出这样一条直线作为决策边界可以使(0,0)和(1,1)在一个区域而(0,1)和(1,0)在另一个区域.换句话说,通常一个基本单层感…

支持向量机(SVM)的主要思想: 给定训练样本,支持向量机建立一个超平面作为决策曲面,使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化. 线性可分模式的最优超平面 训练样本{(xi,di)}^N i=1 ,其中xi是输入模式的第i个样例,di是对应的期望相应(目标输出).首先假设由子集di=+1代表的模式(类)和di=-1代表的模式是"线性可分的".用于分离的产平面形式的决策曲面方程是: W^T X + b = 0 其中X是输入向量,W是可调的权值向量,b是偏置.因此可以写成: W^T X + b…

先看下面信号流图,L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况,上面是前向通过,下面部分是反向通过. 1.初始化.假设没有先验知识可用,可以以一个一致分布来随机的挑选突触权值和阈值,这个分布选择为均值等于0的均匀分布,它的方差选择应该使得神经元的诱导局部域的标准偏差位于sigmoid激活函数的线行部分与饱和部分过渡处. (1)训练样本的呈现.呈现训练样本的一个回合给网络.对训练集中以某种形式排序的每个样本,一次进行下面的第3点和第4点中所描述的前向和反向计算. (2)前向计算.在该回合中设一个训练样…

神经网络与机器学习第3版学习笔记 -初学者的笔记,记录花时间思考的各种疑惑 本文主要阐述该书在数学推导上一笔带过的地方.参考学习,在流畅理解书本内容的同时,还能温顾学过的数学知识,达到事半功倍的效果. 第一章 Rosenblatt感知器 1.第32页 1.1 为什么如果第n次迭代时的内积存在符号错误,第n+1次迭代内积的符号就会正确? 已知 $\eta \left( n \right) X^T\left( n \right) X\left( n \right) >\left| W^T\left(…

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github…

原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就称为回归. 利用Logistic(逻辑斯蒂)回归是一个分类模型而不回归模型.其进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的“回归”一词源于最佳拟合,表…

之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势. 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性.图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变.对于没有这样的局部相关性的数据集,不适于使用深度学习算法进行处理…

机器学习笔记:Gradient Descent http://www.cnblogs.com/uchihaitachi/archive/2012/08/16/2642720.html…

前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记2 - sklearn之iris数据集>吗?本文也将使用tf.estimator改造该示例. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. tf.estimator 内置模型 比起用底层API"较硬"的编码方式,tf.estimator的在…

卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01   |   In Machine Learning  |   9 Comments  |   14935  Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的…

接上一篇机器学习笔记(3):多类逻辑回归继续,这次改用gluton来实现关键处理,原文见这里 ,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd def transform(data, label): return data.astype('float32')/255,…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/Dinosoft/article/details/34960693 前言 说到机器学习,非常多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229.有相关的视频和讲义.只是好的资料 != 好入门的资料,Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程,更适合入门. 课程有video,review questions和programing exercises,视频尽管没有中文字幕,只是看演示的…

主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常大时,括号括起来的部分就接近于0,所以就变成了: 非常有意思的是,在最小化 1/2*∑θj^2的时候,最小间距也达到最大.原因如下: 所以: 即:如果我们要最小化1/2*∑θj^2,就要使得||θ||尽量小,而当||θ||最小时,又因为,所以p(i)最大,即间距最大. 注意:C可以看成是正则项系数λ…

集成学习(Ensemble  learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能.它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略.因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效,这些学习器可以看成一个个基本单元,由他们组合最终形成一个强大的整体,该整体可以解决更复杂的问题,其思想可以形象的概括为三个臭皮匠赛过诸葛亮. 集成学习是机器学习的一大分支,他通过建立…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你…

前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—…

之前学习了tensorflow2.0的小伙伴可能会遇到一些问题,就是在读论文中的代码和一些实战项目往往使用keras+tensorflow1.0搭建, 所以本次和大家一起分享keras如何搭建神经网络. 当然这里也有tensorflow2.0的链接哦----->>>>点我进入 keras搭建神经网络快速入门笔记目录如下: 1.构建基本简单网络实现线性回归 2.构建基本网络实现非线性回归 3.简单实现Mnist数据集分类 4.交叉熵的介绍和应用 5.Dropout剪枝操作的应用 6.…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 奇异值分解(Singular  Value Decomposition,后面简称 SVD)是在线性代数中一种重要的矩阵分解,它不光可用在降维算法中(例如PCA算法)的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,在机器学习,信号处理,统计学等领域中有重要应用. 比如之前的学习的PCA,掌握了SVD原理后再去看PC…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 神经网络的类型:感知机(单层),多层神经网络:…

这篇学习笔记强调几何直觉,同时也注重感知机算法内部的动机.限于篇幅,这里仅仅讨论了感知机的一般情形.损失函数的引入.工作原理.关于感知机的对偶形式和核感知机,会专门写另外一篇文章.关于感知机的实现代码,亦不会在这里出现,会有一篇专门的文章介绍如何编写代码实现感知机,那里会有几个使用感知机做分类的小案例. 感知机算法是经典的神经网络模型,虽然只有一层神经网络,但前向传播的思想已经具备.究其本质,感知机指这样一个映射函数:\(sign(w_ix_i + b)\),将数据带进去计算可以得到输出值,通过…