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

如果对Rosenblatt感知器不了解,可以先查看下相关定义,然后对照下面的代码来理解. 代码中详细解释了各步骤的含义,有些涉及到了数学公式的解释. 这篇文章是以理解Rosenblatt感知器的原理为主,所以只实现了单层感知器,比较复杂的 多层的感知器会在后面写到. 下面是详细代码及说明: ''' 算法:Rosenblatt感知器=====>单层感知器 特性:提供快速的计算,能够实现逻辑计算中的NOT.OR.AND等简单计算 本质:在坐标轴轴里面存在一条直线(面)可以把数据分成两类 ''' ''

一.装饰器 装饰器,这个器就是函数的意思,连起来,就是装饰函数,装饰器本身也是一个函数,它的作用是用来给其他函数添加新功能,比如说,我以前写了很多代码,系统已经上线了,但是性能比较不好,现在想把程序里面每个函数都加一个功能,用来统计每个函数的运行时间是多少,找出来运行比较慢的函数,来优化代码,就需要添加一个新的功能,来统计程序的运行时间,那这样的话,就得修改每个函数了,需要改代码,但是代码特别多,改完了公司倒闭了,这时候装饰器就能排上用场了,它可以不改变原有的函数,原来的函数和原来一模一样,什么

一.装饰器 装饰器,这个器就是函数的意思,连起来,就是装饰函数,装饰器本身也是一个函数,它的作用是用来给其他函数添加新功能比如说,我以前写了很多代码,系统已经上线了,但是性能比较不好,现在想把程序里面每个函数都加一个功能,用来统计每个函数的运行时间是多少,找出来运行比较慢的函数,来优化代码,就需要添加一个新的功能,来统计程序的运行时间,那这样的话,就得修改每个函数了,需要改代码,但是代码特别多,改完了公司倒闭了,这时候装饰器就能排上用场了,它可以不改变原有的函数,原来的函数和原来一模一样,什么都

简介 前面虽然实现了参数的关联,但是那种只是记流水账的完成功能,不便于维护,也没什么可读性,随着水平和技能的提升,再返回头去看前边写的代码,简直是惨不忍睹那样的代码是初级入门的代码水平都达不到.接下来这篇由我带领小伙伴们把每一 个鼠标点击动作写成一个函数,这样更方便维护了,而且可读性也高,后期其他维护人员在维护代码的时候看起来赏心悦目,就不会骂娘了. 参数化的思维只需记住一点:不要写死,这样就便于维护,否则就会牵一发而动全身,一处修改导致处处修改,不便于维护. 登录函数 1.s 参数是 sess

一.单层感知器 1958年[仅仅60年前]美国心理学家FrankRosenblant剔除一种具有单层计算单元的神经网络,称为Perceptron,即感知器.感知器研究中首次提出了自组织.自学习的思想,而且对对所解决的问题存在着收敛算法,并能从数学上严格证明,因而对神经网络的研究齐了重要作用. 1.单层感知器模型 单层感知器是指只有一层处理单元的感知器,如果包括输入层在内,应为两层.如图所示: a.输入层:$ X=(x_1, x_2, .., x_i, ..., x_n)^T$. b.输出层:$

主要内容: 1.基于多层感知器的mnist手写数字识别(代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 先贴代码: #

一.感知器 感知器是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的,其灵感来自于对人脑的仿真,大脑是处理信息的神经元(neurons)细胞和链接神经元细胞进行信息传递的突触(synapses)构成. 一个神经元可以看做将一个或者多个输入处理成一个输出的计算单元.一个感知器函数类似于一个神经元:它接受一个或多个输入,处理 他们然后返回一个输出.神经元可以实时,错误驱动的学习,神经元可以通过一个训练样本不断的更新参数,而非一次使用整套的数据.实时学习可能有效的处理

Python的模块化编程 我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景,有这样一个名为requirements.py的python3文件,其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串: # requirements.py def example1(): a = 'hello world!' print (a) print (a[::-1]) def example2(): b = 'hello again!' print (b) print (b[::-1]) if __name__ =

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(F.Roseblatt)于1957年提出的.感知器可谓是最早的人工神经网络.单层感知器是一个具有一层神经元.采用阈值激活函数的前向网络.通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目的. 下图是一个感知器: 可以看到,一个感知器有如下组成部分: 01 输入权值: 其中,每一个输入分量Xj(j＝1,2…,r)通过一个权值分量wj,进行加权求和,并作为阈值函数的输人.偏差 b 的加入(对应上图中的 w

感知器-从零开始学深度学习 未来将是人工智能和大数据的时代,是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代,深度学习将是新时代的一大利器,在此我将从零开始记录深度学习的学习历程. 我希望在学习过程中做到以下几点: 了解各种神经网络设计原理. 掌握各种深度学习算法的python编程实现. 运用深度学习解决实际问题. 让我们开始踏上深度度学习的征程. 一.感知器原型 想要了解“神经网络”,我们需要了解一种叫做“感知器”的⼈⼯神经元.感知器在 20 世纪五.六⼗年代由科学家 Frank Rosenbla

在神经网络入门回顾(感知器.多层感知器)中整理了关于感知器和多层感知器的理论,这里实现关于与门.与非门.或门.异或门的代码,以便对感知器有更好的感觉. 此外,我们使用 pytest 框架进行测试. pip install pytest 与门.与非门.或门 通过一层感知器就可以实现与门.与非门.或门. 先写测试代码 test_perception.py: from perception import and_operate, nand_operate, or_operate def test_an

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

写在前面: 参考: 1  <统计学习方法>第二章感知机[感知机的概念.误分类的判断]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 2   点到面的距离 3   梯度下降 4   NumPy-快速处理数据    属性shape:表示几行几列:   dot(a,b) 计算数组.矩阵的乘积 感知器算法: Python实现: #coding:utf-8 import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self)

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

感知器学习的目标是求得一个能够将训练集正实例点和负实例点·完全正确分开的分离超平面.即找到这超平面的参数w,b. 超平面定义 w*x+b=0 其中w是参数,x是数据.公式很好理解以二维平面为例,w有两个参数x0,x1.确定其中一个参数x0就可以确定另一个参数x1所以,二维中超平面w*x+b=0就是一条直线.三维中,w有三个参数w0,w1,w2.确定其中两个就可以确定另一个参数,所以超平面是一个面. 找到超平面后,超平面上面的是的是正类,下面的是负类,可以将线性可分数据集分开. 其中定义中的w是超

(1)感知器模型 感知器模型包含多个输入节点:X0-Xn,权重矩阵W0-Wn(其中X0和W0代表的偏置因子,一般X0=1,图中X0处应该是Xn)一个输出节点O,激活函数是sign函数. (2)感知器学习规则 输入训练样本X和初始权重向量W,将其进行向量的点乘,然后将点乘求和的结果作用于激活函数sign(),得到预测输出O,根据预测输出值和目标值之间的差距error,来调整初始化权重向量W.如此反复,直到W调整到合适的结果为止. (3)算法的原始形式 (4)Python代码实现 import nu

最近在看机器学习相关的书籍,顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享,共同学习探讨一起进步!作为机器学习的第一篇博客,我准备从感知器开始,之后会慢慢更新其他内容. 在实现感知器算法前,我们需要先了解一下神经元(neuron)的工作原理,神经元有很多树突和一个轴突,树突(Dendrites)可以从其他神经元接收信息并将其带到细胞体(Cell nucleus),轴突(Axon)可以从细胞体发送信息到其他神经元.树突传递过来的信息在细胞体中进行计算处理后,如果结果超过某个阈值,轴突会传递信号到其他的神经元

What is deep learning? 在人工智能领域,有一个方法叫机器学习.在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络.神经网络如下图所示: 上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接.我们可以看到,上面的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,而层内之间的神经元没有连接.最左边的层叫做输入层,这层负责接收输入数据:最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经网络输出数据.输入层和输出层之间的层叫做隐藏层. 隐藏层比较多(大于2)的神经网络叫做深度神经网络.而深度学习,

手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧,目前已经完成了支持向量机SVM.决策树.KNN.贝叶斯.线性回归.Logistic回归,其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账,后期有机会有时间再给大家补上. 更新至此,也是收到了部分读者的好评.虽然不多,但还是非常感谢大家的支持,希望每一位阅读过的读者都能够有所收获. 该系列文章的全部内容都是Taoye纯手打,也是参考了不少书籍以及公开资源,系列总字数在15W左右(含源码),总页数为138,后期会再慢慢填补,更多的技术文章可以来访Taoye的公众号:玩世