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搜索资源列表

  1. 单层感知器神经网络程序

  2. 一个单层感知器神经网络程序，matlab编写，实现感知器神经网络训练存储

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-22
    • 文件大小：634
    • 提供者：atjianke

  1. 单层感知器MATLAB仿真

  2. 感知器是1957年，Frank Rosenblatt在Cornell Aeronautical Laboratory所发明的一种人工神经网路。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络 ，是一种线性分类器。 感知器网络按照有无隐层可分为单层感知器网络和多层感知器网络。感知器的算法规则属于梯度下降发，如果目标向量存在，那么经过有限次循环迭代后，一定能够收敛到正确的目标向量。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-23
    • 文件大小：375
    • 提供者：ericair

  1. 单层感知器网络解决与逻辑问题

  2. 使用单层感知器网络解决与逻辑问题，也是很简单的神经网络程序，帮助大家理解算法。有问题的话希望和大家一起讨论。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-11
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lskyp

  1. matlab下单层感知器实现

  2. matlab下编写的单层感知器，测试无误。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 单层感知器

  2. 使用matlab编程模拟实现单层感知器的过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-25
    • 文件大小：441
    • 提供者：mmyanbo

  1. 单层感知器及matlab程序

  2. 神经网络的单层感知器介绍及相应的matlab程序实现

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2013-06-13
    • 文件大小：193536
    • 提供者：liujk31

  1. 单层感知器模型与学习算法

  2. 单层感知器模型的详细介绍还有相应的matlab工具箱的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-05-20
    • 文件大小：735232
    • 提供者：houyu55

  1. 单层感知器源码（附赠多层感知器源码）

  2. python实现单层感知器（附赠多层感知器源码） 实验报告类型

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：16384
    • 提供者：qq_39223223

  1. 单层感知器训练+实验截图

  2. 单层感知器实验，附源代码，实验截图。 python实现，喜欢的朋友可以交流一下。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：55296
    • 提供者：qq_39223223

  1. 模式线性可分时的一种单层感知器算法

  2. 在模式识别时常常需要对模式进行分类，线性可分模式的分类是其中最基本的一种。常用的线性分类算 法是LMSE算法，它们在本质上都属于几何分类法，当模式线性可分时，一般都能达到令人满意的效果。然而考虑 到LMSE算法并非是最简单和有效的线性分类算法，本文基于神经网络中单层感知器的概念，利用单层感知器可 以把输入空问划分成两个区域采进行输入向量分类的特点，提出了在模式线性可分时甩神经网络中单层感知嚣进 行模式划分的一种新算法。然后对该线性分类算法的原理和算法过程进行了阐述，最后用MATLAB实现了这种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-11
    • 文件大小：124928
    • 提供者：u014332985

  1. 单层感知器

  2. 基于深度学习实现单层感知器的python代码，用单层感知器处理非线性分类问题,观察结果。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-27
    • 文件大小：8192
    • 提供者：jihong10102006

  1. 神经网络单层感知器的代码实现

  2. 神经网络单层感知器的代码实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-23
    • 文件大小：800
    • 提供者：sinat_34707782

  1. 单层感知器matlab代码

  2. 单层感知器matlab代码--MATLAB神经网络原理与实例精解

  3. 所属分类：深度学习

  1. 神经网络 单层感知器代码

  2. example4_1~example4_7为【单层感知器相关函数详解】中各个实例对应的代码脚本。 perception_hand.m为【单层感知器应用实例】手算部分的代码，修改后用于线性不可分问题的代码为perception_hand_un.m。 使用工具箱函数的代码为perception_fcn。共12个文件，

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_41031369

  1. 单层感知器.wmv

  2. 基于MATLAB的单层感知器的讲解视频，是神经网络和深度学习的基础

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-21
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：qq_37031920

  1. mnist-digit-classification：使用单层感知器和前馈网络的手写数字识别-源码

  2. MNIST数据集 分为训练集，验证集和测试集。 这三个集合中的每一个都包含两个长度相等的向量： 一组数字，写为长度为784的向量。数据集中的数字形状为28x28像素，并表示为向量。 矩阵中的每个像素的值都在0到1之间，其中0表示白色，1表示黑色，而0到1之间的值是灰色阴影。 第一个向量中每个元素的标签：0到9之间的数字，表示图像中的数字。 单层感知器 分类算法基于10个感知器。 这10个感知器中的每一个都经过训练以对仅代表一位数字的图像进行分类。 例如，第一个感知器将被训练为输出数字0的值1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42157567

  1. 重磅！从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架

  2. 下面来说明感知器模型。在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”。其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权值w1,w2,w3写到“连接线”的中间。图1单层神经网络在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。我们把需要计算的层次称之为“计算层”，并把拥有一个计算层的网络称之为“单层神经网络”。有一些文献会按照网络拥有的层数来命名，例如把“感知器”称为两层神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：794624
    • 提供者：weixin_38646230

  1. 简单的单层感知器-源码

  2. 简单的单层感知器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：735232
    • 提供者：weixin_42165508

  1. 重磅！从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架

  2. 下面来说明感知器模型。在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”。其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权值w1,w2,w3写到“连接线”的中间。 图1单层神经网络在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。我们把需要计算的层次称之为“计算层”，并把拥有一个计算层的网络称之为“单层神经网络”。有一些文献会按照网络拥有的层数来命名，例如把“感知器”称为两层神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：762880
    • 提供者：weixin_38611527

  1. 深度学习（神经网络）[1]——单层感知器

  2. 深度学习（神经网络）[1] —— 单层感知器算法描述python实现示例运行结果可视化 算法描述 最原始的神经网络模型，类似于神经网络中的单个神经元，该算法局限性也很大，只适用于解决线性可分的问题和异或问题，对于线性不可分的问题则无法解决。但作为神经网络的基本单元，学习和理解单层感知器，对后续的学习是很有帮助的。 python实现 # ************************** Perception ****************** import numpy as np impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38590309
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