感知機

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感知機

弄清感知機(Perceptron)是學好支援向量機和神經網路的基礎,本文試圖對何為感知機(即感知機模型的表示),如何訓練感知機(找到最佳的感知機模型引數)這兩個問題作出清楚的回答。 什麼是感知機? 感知機的數學表達: 感知機由Rosenblatt在1957年提出,是一種二類線性分類模型。輸入一個實數 […]

神經網路學習筆記

神經網路學習筆記 感知器 感知器學習神經元,電位超過闔值觸發,是神經元的簡易數學模型。 傳統計算機0、1表示,基於電位模數轉換,與神經元類似。計算機基於0,1可實現人腦部分功能,是否就基於此。 根據電位闔值來區分不同狀態是否是一個智慧的基本物理原則。 智慧最低端是應激反應,應激反應是否就是來自於電位 […]

感知機–模型與策略

看到模型和策略,應該很快聯想到了李航的《統計學習方法》,統計學習方法的三要素定義為:模型、策略、演算法。 感知機 感知機是二分類的線性分類模型,輸入為例項的特徵向量,輸出為例項的類別(取 1和-1)。感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面,為求得超平面匯入了基於誤 […]

Hinton Neural Networks課程筆記2b:第一代神經網路之感知機

感知機可以說是最簡單最經典的神經網路模型了,簡單而言就是對輸入加權求和之後,得到一個評價值和一個threshold比較,從而進行分類。只能求取線性分類面,極大依賴於特徵提取,但速度極快,適用於特徵維度很大的情況。 傳統模式識別框架 傳統統計模式識別的標準流程分為三步,首先進行特徵提取,然後學習一個加 […]

機器學習之感知機

感知機是二類分類的線性分類模型,輸入為例項的特徵向量,輸出為例項的類別,取 1和-1二值,感知機對應於輸入空間(特徵空間)中將例項劃分為正負兩類的分離超平面,屬於判別模型。感知機學習旨在求出將訓練資料進行線性劃分的分離超平面,為此,匯入基於誤分類的損失函式,利用梯度下降法對損失函式進行極小化,求得感 […]

感知機模型(原始形式和對偶形式)

       本篇部落格主要介紹機器學習中十分基礎的感知機模型。感知機模型是二類分類的線性分類模型,其輸入為例項的特徵向量,輸出為例項的類別。我們寫出基於誤分類的損失函式,利用梯度下降法對損失函式進行極小化,求得感知機模型。        1.首先,我們假定線性方程 wx b=0 是一個超平面,令 […]