perceptron

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    了解感知器

    我刚开始一个机器学习课程，我们探讨了Perceptrons。对于作业，我们应该： “选择适当的两维（平面）训练和测试数据集，使用10个数据点进行训练，5个进行测试。”然后我们应该编写一个程序，使用感知器算法和输出： 训练数据点是否是线性评论 可分离 在测试点是否线性可分 你的权重和常数 最终解决方案的初始选择评论方程（决策边界） 更新权重的总数你的算法做出 在培训方面，迭代的总数设置 最终误分，如
    algorithm machine-learning artificial-intelligence neural-network perceptron 2015-01-31

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    如何访问类内的theano符号变量的值？

    我想访问my_classifier.y_binary的值。我的目标是计算my_classifier.error。 我知道如何使用eval获取my_classifier.y_hat的值，但我不知道如何在输入是自参数时使用它。 感谢 # imports import theano import theano.tensor as T import numpy as np impo
    python machine-learning theano perceptron deep-learning 2015-02-09

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    机器学习，训练后，它如何得到预测？ opencv

    所以，当你有一个机器学习算法，训练了你的图层，节点和权重后，它究竟如何得到一个输入向量的预测？我正在使用MultiLayer Perceptron（神经网络）。 从我目前的理解，你开始你的输入向量来预测。然后，将其发送到您的隐藏层，在其中它将偏置项添加到每个数据点，然后添加每个数据点的产品和每个节点的权重（在训练中找到）的总和，然后通过训练中使用的激活函数相同。对每个隐藏层重复一次，然后对输出层执
    opencv machine-learning prediction perceptron multi-layer 2015-04-01

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    多层感知器更换为单层感知器

    我在解决MLP和SLP之间的差异时遇到了问题。我知道在第一种情况下，MLP具有多于一层（隐藏层），并且神经元获得激活函数，如逻辑函数（梯度下降所需）。但我已阅读： “如果在MLP所有神经元具有线性激活功能，MLP 可以通过感知的单层，这只能 解决线性可分问题改为” 我不明白为什么在XOR不是线性可分的情况下，等效MLP是一个双层网络，对于每个神经元都有一个线性激活函数，就像step函数一样。我知道
    math machine-learning neural-network linear-algebra perceptron 2015-05-31

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    如何实现感知器测试

    我有一个感知器算法的实现，它根据单词袋模型进行操作，定义一系列权重来分离两个特征向量。 实施例： Document 1 = ["I", "am", "awesome"] Document 2 = ["I", "am", "great", "great"] 字典是： ["I", "am", "awesome", "great"] 所以文件作为载体将如下所示： Document 1 = [1
    java machine-learning perceptron 2015-02-24

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    测试一个神经网络 - 训练后

    我写了一个代码来训练单一的神经元网络与德尔塔规则。另一个用于感知器，分类2类。 我训练他们在2000年的样本，他们工作得很好。现在 ，我期待通过我在训练过程结束时获得了最后的权重对它们进行测试（与其他2000个样品），并在测试代码中使用它们如下： function accuracy = test(data,weight1,weight2) xZero=1; wZero=0.1; count
    testing delta perceptron 2014-09-28

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    Matlab函数adapt（）似乎不起作用

    我在Matlab中实现了以下代码。我想用批处理算法训练感知器来分离这些可分离的点。所以，为了做到这一点，我使用了adapt（）函数，但它似乎不起作用。我的意思是，我的感知器不能按照它们应该分类的点数。它有一些无用的权重。另一方面，当我使用train（）函数时，一切都按照计划进行。感知器能够准确地对点进行分类。任何人都可以向我解释我的代码有什么问题吗？提前致谢！ function problema2
    matlab machine-learning neural-network perceptron 2015-04-21

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    机器学习 - 感知器

    假设两个感知器在同一线性可分布分布的无限样本上运行。他们会融合到一个相同的决策功能吗？他们会收敛到一个相同的权重向量？我是ML的初学者，所以如果有人能提供详细的解释，那将是非常棒的。
    machine-learning perceptron 2014-10-09

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    单层感知器与三个类

    我需要一个单层感知器与多个类的帮助。 我需要做的是用三个不同的类对数据集进行分类，到目前为止，我刚刚学会了如何使用两个类来完成它，所以我没有真正的线索如何使用三个类来完成。 该数据集有三个不同的类：鸢尾花，鸢尾花和鸢尾花。 带有数据集和信息的URL位于：http://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/iris/iris.data。 我真的
    dataset perceptron 2014-10-11

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    Perceptron始终学习重现一种模式

    这是一个相当奇怪的问题。 一个具有反向传播的代码工作完美，像这样： 现在，当我做批量学习，我得到哪怕它涉及只是一个简单的标量函数逼近错误的结果。 训练结束后，网络为所有输入模式产生几乎相同的输出。 通过这一刻我已经试过： 引入的偏差权重 试着用和不用输入权重 抛去在批处理模式的更新学习 试过每种模式后更新并积累 以不同的可能方式初始化权重 双重检查代码10次次 归一化累积的更新由模式数 尝试了不同
    machine-learning neural-network backpropagation perceptron gradient-descent 2015-04-30
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