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感知

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:多输出感知机及其梯度

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:多输出感知机及其梯度

importtensorflowastfx=tf.random.normal([2,4])w=tf.random.normal([4,3])b=tf.zeros([3])y=tf.constant([2,0])withtf.GradientTape()astape:tape.watch([w,b])#axis=1,表示...

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:单输出感知机及其梯度

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:单输出感知机及其梯度

    importtensorflowastfx=tf.random.normal([1,3])w=tf.ones([3,1])b=tf.ones([1])y=tf.constant([1])withtf.GradientTape()astape:tape.watch([w,b...

浅谈压缩感知(一):背景简介

浅谈压缩感知(一):背景简介

随着数字化技术的快速发展,电话、手机、相机、电视等数字化产品如雨后春笋般涌现市场,无时无刻不在影响着我们的生活,这是一个数字化的时代。在这样一个数字化时代,所有的数字信号采集都必须有相应的数字化的软硬件支撑。随着人们对于图像、视频等多媒体内容的需求和要求越来越高,对应的硬件设备如照相机、摄像机等信号采集的设备的压力也越...

【MLP】多层感知机网络

【MLP】多层感知机网络

反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络,是前向神经网络的一种。BP网络主要用于:1)函数逼近与预测分析:用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络,逼近一个函数或预测未知信息;2)模式识别:用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来;3)分类:把输入矢量以所定义的合适方式进行分类;4)数据压缩:减少输出...

感知机的简单理解

感知机的简单理解

一,感知机模型1,超平面的定义令w1,w2,...wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi不为零,由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合,称为空间R的超平面。从定义可以看出:超平面就是点的集合。集合中的某一点X,与向量w=[w1,w2,...

Python实现感知器的逻辑电路(与门、与非门、或门、异或门)

Python实现感知器的逻辑电路(与门、与非门、或门、异或门)

在神经网络入门回顾(感知器、多层感知器)中整理了关于感知器和多层感知器的理论,这里实现关于与门、与非门、或门、异或门的代码,以便对感知器有更好的感觉。此外,我们使用pytest框架进行测试。pipinstallpytest通过一层感知器就可以实现与门、与非门、或门。先写测试代码test_perception.py:1f...

神经网络入门回顾(感知器、多层感知器)

神经网络入门回顾(感知器、多层感知器)

神经网络属于“联结主义”,和统计机器学习的理论基础区别还是很不一样。以我自己的理解,统计机器学习的理论基于统计学,理论厚度足够强,让人有足够的安全感;而神经网络的理论更侧重于代数,表征能力特别强,不过可解释性欠佳。这两个属于机器学习的两个不同的流派,偶尔也有相互等价的算法。本文回顾神经网络最简单...