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感知器基础原理及python实现过程详解
主要介绍了感知器基础原理及python实现过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-18
文件大小:254976
提供者:
weixin_38738422
python实现感知器算法详解
主要为大家详细介绍了python实现感知器算法详解,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-20
文件大小:167936
提供者:
weixin_38592643
python实现感知器算法详解
在1943年,沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型,简称麦卡洛可-皮茨神经元(McCullock-Pitts neuron)简称MCP,大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号,当输入信号累加超过一定的值(阈值),就会产生一个输出信号。弗兰克罗森布拉特基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法,同时它还提出了一个自学习算法,此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习,自动的获取到权重系数,通过输入信号与权重系数的乘积来
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:167936
提供者:
weixin_38649356
Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解
本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了。 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install nu
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:238592
提供者:
weixin_38581455
第四章神经网络的学习算法——随机梯度下降numpy代码详解
本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章: 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库,本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库,不使用目前流行的各种深度学习框架,适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入,产生一个输出,单层感知器可以实现与门,或门以及与非门,但是不能实现异或门,异或门的实现需要借助多层感知机,这也
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:96256
提供者:
weixin_38616809
自适应线性神经网络Adaline的python实现详解
自适应线性神经网络Adaptive linear network, 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器,采用了f(z)=z的激活函数,属于连续函数。 代价函数为LMS函数,最小均方算法,Least mean square。 实现上,采用随机梯度下降,由于更新的随机性,运行多次结果是不同的。 ''' Adaline classifier created on 2019.9.14 author: vince ''' import pandas import math import num
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-26
文件大小:143360
提供者:
weixin_38686542
神经网络模型详解与误差逆传播优化
文章目录一、神经元模型1.1 M-P神经元1.2 激励函数1.2.1 单位阶跃函数1.2.2 logistic函数(sigmoid)1.2.3 tanh函数(双曲正切函数)1.2.4 ReLU(修正线性单元)1.2.5 激励函数对比1.3 罗森布拉特感知器1.4 Adaline(自适应线性神经元)二、神经网络模型2.1 线性不可分问题2.2 多层前馈神经网络三、神经网络学习:误差逆传播四、Python实现4.1 确定参数4.2 内置数据预处理器4.3 数据初始化4.4 BP算法4.6 预测类标五
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:275456
提供者:
weixin_38592502