深度学习之探索神经网络、感知器与损失函数
在当今的数字化时代，深度学习作为一种强大的机器学习技术，正在迅速改变着我们的生活方式。无论是智能推荐系统、自动驾驶车辆还是语音识别应用，深度学习都在背后默默地发挥作用。本文旨在为初学者提供一份深入浅出的指南，帮助理解神经网络的基础构造、感知器的工作机制以及损失函数在训练过程中的关键作用。 一、神经网络的基本构造 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它由多个层级组成，每个层...
TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们...
快速入门深度学习4.1（用时1h）——多层感知器
写在最前面这章节内容太多了，预计分三次梳理完公式用公式编辑器打出，并可直接复制进word学习资料（《动手学深度学习》文档）：http://zh.gluon.ai/chapter_how-to-use/how-to-use.html第⼀部分包括基础知识和预备知识。1节 提供深度学习的入门课程。2节 中，快速介绍实践深度学习所需的前提条件，例如如何存储和处理数据，以及如何应用基于线性代数、微积分和概....
深度学习入门笔记1 感知器
深度学习基本概念深度学习是机器学习算法中的一类，其源于人工神经网络的研究。深度学习广泛应用在计算机视觉，音频处理，自然语言处理等诸多领域。深度可以理解为数据计算转换的层数。机器学习&深度学习深度学习可以看做是机器学习的一个研究领域（没有严格的定义）。目前，机器学习主要处理结构化数据，而深度学习主要处理非结构化数据。神经元深度学习从生物学中受到启发，其灵感来自于人脑的神经网络。 神经网络可....
深度学习实战（11）：使用多层感知器分类器对手写数字进行分类
1.简介1.1 什么是多层感知器（MLP）？MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 [1] 类。该算法本质上是在数据上进行训练以学习函数。给定一组特征和一个目标变量（例如标签），它会学习一个用于分类或回归的非线性函数。在本文中，我们将只关注分类案例。1.2 MLP和逻辑回归有什么相似之处吗？有！逻辑回归只有两层，即输入和输出，但是，在 MLP 模型的情况下，唯一的区别是....
深度学习相关概念：感知器
摘要 如今，Keras、TensorFlow 或 PyTorch 等框架提供了对大多数深度学习解决方案的交钥匙访问，而不必深入了解它们。但是，一旦您的模型没有按预期工作，这就会出现问题。您可能需要自己调整它。所以，如果你是来理解深度学习中感知器的概念，我认为你走在正确的轨道上，如果你想有一天能够以任何方式为这个生态系统做出贡献，那么了解这些的根源是必不可少的系统。否则，如果您已经熟悉....
深度学习神经网络第①篇——感知器及其Python实现
下图是一个感知器：可以看到，一个感知器有如下组成部分：01输入权值其中，每一个输入分量Xj(j＝1，2…，r)通过一个权值分量wj，进行加权求和，并作为阈值函数的输人。偏差b的加入(对应上图中的w0,这样是便于书写和理解)使得网络多了一个可调参数，为使网络输出达到期望的目标矢量提供了方便。感知器特别适合解决简单的模式分类问题。02激活函数激活函数则有较多的选择，较为常见的有sigmoid函数和阶....
【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——深度学习之多层感知器（下）
从上一个章节的介绍中，我们主要了解深度学习（特指多层感知器）的一些基本情况，以及它背后复杂的计算过程。 参数学习的每一次迭代，都会消耗巨大的运算资源和时间。因此本篇我们来谈谈如何选择合适的超参数来加速模型的学习过程。 **1 多层感知器的建模优化** 在机器学习的上下文中，模型超参数指的是在建模学习过程之前即预设好的参数。他们不是通过训练得到的参数数据。 常见的超参数有：模型迭代循环次数、学习.....
【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——深度学习之多层感知器（上）
01 摘要 深度学习可以看作是机器学习领域中的一个前沿分支。现如今，深度学习在图像处理、自然语言处理、搜索技术、数据挖掘等领域都取得了不菲的成果。 简单来说，目前几乎所有的深度学习模型都可以用下图的模式总结。模型的最前面一层是输入层，代表了模型的输入（自变量）数据。模式的最后是一个输出层，代表了模型的输出（因变量）数据。中间包含一个或多个隐藏层，代表了模型中间训练过程的每一步的逐步结果。 笔者根....
最简单的深度学习算法——感知器的前世今生
写在前面： 各位小伙伴们，又到了喜闻乐见的更新时间，最近猛料不断，先有Boston动力的“仁义”机器人反恐演习，紧接着MIT的狗狗们在实验室的绿茵场上集体卖萌，让我们感慨强人工智能离我们也许不远了。 作为快要秃头的我们，又该怎么看待这个快速变化的世界呢？在知识更新越来越快的现在，想要专注于当下似乎都变得艰难。其实柳猫想要告诉大家，作为一个普通人，对各种信息越是了解的多，认识的越是浅薄，为了增强.....
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