感知器

算法调整原理 如果点分类正确，则什么也不做。 如果点分类为正，但是标签为负，则分别减去 αp,αq, 和 α 至 w_1, w_2,w1​,w2​, 和 bb 如果点分类为负，但是标签为正，则分别将αp,αq, 和 α 加到 w_1, w_2,w1​,w2​, 和 bb 上 感知器算法 掌握了感知器技巧后，我们就可以编写完整的感知器运算的算法了！ 下面的视频将介绍感知器算法的伪代码，现在你还不需要担心什么是学习速率（learning rate），我们在之后的课程中会详细介绍为什么这里的伪代码中有学习率。 在视频下面的测验中，你将有机会用 Python 将其编成代码，并看看自己的感知器分类成果。加油！ Replay Mute Loaded: 100.00% Remaining Time -0:00 Playback Rate 0.75x Subtitles Picture-in-PictureFullscreen 编写感知器算法 该编写代码了！在此练习中，你将实现感知器算法以分类下面的数据（位于文件 data.csv 中）。 感知器步骤如下所示。对于坐标轴为 (p,q)(p,q) 的点，标签 y，以及等式 \hat{y} = step(w_1x_1 + w_2x_2 + b)y^​=step(w1​x1​+w2​x2​+b) 给出的预测 如果点分类正确，则什么也不做。 如果点分类为正

#寻找损失函数的极值点的算法 #局部最优 #为什么一定会找到最小值？ #随机初始化值的概率 #学习速率是一种超参数 #有哪些优化算法，以及他们的学习速率怎么定 #学习速率过高过低，会影响找到极值点的效率，如果太大，会让损失函数的极值在极值点附近来回跳动 感知器的历程 #多层感知器（神经网络） #单个神经元 #多个神经元（多分类） 无法解决异或问题 单层神经元的缺陷：神经元要求数据必须是线性可分得，异或无法找到一条直线分割两个类 0 1 ：1；1 0 ：0；0 0： 0；1 1 ：1 多层感知器 - 输入层，隐含层，输出层，输出 - 激活函数： - relu __/ - sigmoid,映射到（-1,1） - tanh (-1,1) - leak relu 负小正大 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt % matplotlib inline import os os . getcwd ( ) path = 'D : \\xxx\\pythonPycharm_2018 . 3.5 Build 183.5912 .18 \\xxx ' #修改当前工作目录 os . chdir ( path ) #查看修改后的工作目录 print ( "目录修改成功 %s" % os .

深度学习（二）——神经网络基础 文章目录 深度学习（二）——神经网络基础 神经网络的通用分类 神经网络的基本结构 基础架构 人工神经元 激活函数 模型训练与反向传播算法 前向传播 反向传播 梯度消失和梯度爆炸 神经网络的通用分类 人工神经网络模型可以理解为一组基本处理单元，它们紧密地相互连接，对输入进行类似的数学运算后生成期望的输出。基于信息在网络中传播的方式，可以将神经网络分为两个通用类别： 前馈神经网络 前馈神经网络 中信息的流动只能 由前到后 ，也就是说，一层神经元的输出只能作为后一层神经元的输入。这些网络架构可以被称为 有向无环图 。典型的模型有 多层感知器（MLP） 和 卷积神经网络（CNN） 。 反馈神经网络 反馈神经网络 具有形成有向循环的连接，也就是说，后一层神经元也可以反过来作为前一层神经元的输入，这就使得神经网络 可以处理序列数据 。反馈网络还具有 记忆能力 ，可以在其内部存储器中存储信息和序列关系。典型的模型有 循环神经网络（RNN） 和 长短期记忆网络（LSTM） 。 神经网络的基本结构 下面以多层感知器为例，介绍神经网络的基本结构。 基础架构 下图给出了MLP网络架构的一个例子： 这是一个五层感知器的例子，每一层分别含有3、4、2、3、3个人工神经元。我们用这个例子来介绍人工神经网络的一些特点： 分层架构 ：人工神经网络包含层次化的处理级别。每个级别被称为

在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(Recurrent Neural Network)便应运而生了。网上对于RNN的介绍多不胜数，这篇《Recurrent Neural Networks Tutorial》对于RNN的介绍非常直观，里面手把手地带领读者利用python实现一个RNN语言模型，强烈推荐。为了不重复作者 Denny Britz的劳动，本篇将简要介绍RNN，并强调RNN训练的过程与多层感知器的训练差异不大(至少比CNN简单)，希望能给读者一定的信心——只要你理解了多层感知器，理解RNN便不是事儿:-)。 RNN的基本结构 首先有请读者看看我们的递归神经网络的容貌： 乍一看，好复杂的大家伙，没事，老样子，看我如何慢慢将其拆解，正所谓见招拆招，我们来各个击破。 上图左侧是递归神经网络的原始结构，如果先抛弃中间那个令人生畏的闭环，那其实就是简单”输入层=>隐藏层=>输出层”的三层结构

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 我知道梯度下降和反向传播定理。 我没有得到的是：什么时候使用偏见很重要，你如何使用它？ 例如，当映射 AND 功能时，当我使用2个输入和1个输出时，它不会给出正确的权重，但是，当我使用3个输入（其中1个是偏置）时，它会给出正确的权重。 #1楼 单独修改神经元WEIGHTS仅用于操纵传递函数的 形状/曲率 ，而不是其 平衡/零 交叉点。 偏置 神经元的引入允许您沿输入轴水平（左/右）移动传递函数曲线，同时保持形状/曲率不变。 这将允许网络生成与默认值不同的任意输出，因此您可以自定义/移动输入到输出映射以满足您的特定需求。 请参阅此处获取图形说明： http ： //www.heatonresearch.com/wiki/Bias #2楼 在ANN的训练期间，可以调整两种不同类型的参数，激活函数中的权重和值。 这是不切实际的，如果只应调整其中一个参数会更容易。 为了解决这个问题，人们发明了一种偏见神经元。 偏置神经元位于一层，连接到下一层中的所有神经元，但在前一层中没有，并且它总是发射1.由于偏置神经元发射1，连接到偏置神经元的权重被直接添加到其他权重的总和（公式2.1），就像激活函数中的t值一样。 1 它不切实际的原因是因为你同时调整了权重和值，所以对权重的任何改变都可以抵消对先前数据实例有用的值的改变..

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时，你会惊喜万分，而且你明白这背后究竟发生了什么。 有些算法比较复杂，我们不从简单的算法开始，而是要从非常简单的算法开始，比如单层感知器。 本文以感知器为例，通过以下 6 个步骤引导你从头开始写算法： ● 对算法有基本的了解 ● 找到不同的学习资源 ● 将算法分解成块 ● 从简单的例子开始 ● 用可信的实现进行验证 ● 写下你的过程 基本了解 不了解基础知识，就无法从头开始处理算法。至少，你要能回答下列问题： ● 它是什么？ ● 它一般用在什么地方？ ● 什么时候不能用它？ 就感知器而言，这些问题的答案如下： ● 单层感知器是最基础的神经网络，一般用于二分类问题（1 或 0，「是」或「否」）。 ● 它可以应用在一些简单的地方，比如情感分析（积极反应或消极反应）、贷款违约预测（「会违约」，「不会违约」）。在这两种情况中，决策边界都是线性的。 ● 当决策边界是非线性的时候不能使用感知器，要用不同的方法。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3611008/blog/2966807

一文搞懂神经网络 人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 https://ai.51cto.com/art/201911/606086.htm 【51CTO.com原创稿件】人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。 一、什么神经网络 概念 所谓神经网络简单说就是包含多个简单且高度相连的元素的系统，每个元素都会根据输入来处理相关信息。神经网络是由节点（神经元）组成，这些节点相互链接，信息传入到输入层之后由多个隐藏层进行处理，处理完后再传递给输出层进行最终处理。这里所说的最终处理有可能是输出结果，也有可能是作为输入数据传入到另外的神经网络或者节点进行下一轮的处理。 在上面的内容中我们多次提到节点，那么什么是节点呢？节点也被称为神经元，是一个神经网络的基本单元。它通过接收输入的数据来计算出应该输出的数据，输入的数据可能来自于其他节点或者是外部的输入源

转自： http://www.voidcn.com/article/p-uwmutaug-bmr.html 一. 简述多层感知器（MLP） 1. 深度前馈网络（deep feedforward network），也叫前馈神经网络(feedforward neuarl network)或者多层感知机(multilayer perceptron,MLP)，是典型的深度学习模型。这种模型被称为前向（feedforward）的，是因为信息流过x的函数，流经用于定义f的中间计算过程，最终到达输出y。在模型的输出和模型本身之间没有反馈（feedback）连接。当前馈神经网络被扩展成包含反馈连接时，它们被称为循环神经网络（recurrent neural network）。 2. 隐含层 隐含层是神经网络的一个重要概念，它是指除输入，输出层外，中间的那些层。输入和输出层是对外可见的，成为可视层，而中间层不直接暴露，是模型的黑箱部分，比较难解释，所以一般也叫隐含层。隐含层认为：f（）函数为激活函数（activation function），一般有Sigmoid函数或者Tanh函数。 3. 神经网络就是将许多哥单一的“神经元”连接，一个“神经元”的输出就是另一个“神经元”的输入。 4. DL常见问题 （1）过拟合（overfit） 过拟合是指模型预测准确率在训练集上提高，但在测试集上反而下降了

说明： 通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。 图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器） 设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经元之间的权重 添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很多时就是深层神经网络DNN LinearRegression模型： sigmoid函数： LR可以理解为如下结构： 所以逻辑回归是一个单层感知器（没有隐层）结构。 如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力，或者想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程。 LR或者linear SVM更适用线性分割。如果数据非线性可分（现实生活中多是非线性的），LR通常需要靠特征工程做特征映射，增加高斯项或者组合项；SVM需要选择核。 而增加高斯项、组合项会产生很多没有用的维度，增加计算量。GBDT可以使用弱的线性分类器组合成强分类器，但维度很高时效果可能并不好。 如下图非线性可分 从逻辑回归看，单层感知器只能解决线性问题。要解决非线性问题，需要引入多层感知器（加入隐层）。 前面说可以使用两个线性分类器的逻辑与可以完成上例的非线性分割。暂时不管两个线性分类器，现在先使用神经元（感知器）达到逻辑与的效果 假设 这样，g(z)完成逻辑与：

模型、策略、算法： 　　 在深度学习中，无论多么复杂的结构，终究逃不过三种构造，那就是模型、策略、算法，它们都是在这三种结构基础上进行的变形、扩展、丰富 　　模型：构建参数、函数，确定学习方式 　　策略：策略的重点时损失函数，即构造出一种能都使得损失最小的函数结构 　　算法：不断迭代，深度学习 BP神经网络基本概念： 　　BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。它模拟了人脑的神经网络的结构，而人大脑传递信息的基本单位是神经元，人脑中有大量的神经元，每个神经元与多个神经元相连接。BP神经网络，类似于上述，是一种简化的生物模型。每层神经网络都是由神经元构成的，单独的每个神经元相当于一个感知器。输入层是单层结构的，输出层也是单层结构的，而隐藏层可以有多层，也可以是单层的。输入层、隐藏层、输出层之间的神经元都是相互连接的，为全连接。总得来说，BP神经网络结构就是，输入层得到刺激后，会把他传给隐藏层，至于隐藏层，则会根据神经元相互联系的权重并根据规则把这个刺激传给输出层，输出层对比结果，如果不对，则返回进行调整神经元相互联系的权值。这样就可以进行训练，最终学会，这就是BP神经网络模型。 BP神经网络简介： BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,无规律可寻