然而,感知器却不能实现异或运算,如下图所示,异或运算不是线性的,你无法用一条直线把分类0和分类1分开。 感知器的训练 现在,你可能困惑前面的权重项和偏置项的值是如何获得的呢?这就要用到感知器训练算法:将权重项和偏置项初始化为0,然后,利用下面的感知器规则迭代的修改和,直到训练完成。 其中: 是与输入对应...
然而,感知器却不能实现异或运算,如下图所示,异或运算不是线性的,你无法用一条直线把分类0和分类1分开。 感知器的训练 现在,你可能困惑前面的权重项和偏置项的值是如何获得的呢?这就要用到感知器训练算法:将权重项和偏置项初始化为0,然后,利用下面的感知器规则迭代的修改和,直到训练完成。 其中: 是与输入对应...
感知器的输出为一个函数(此处为 weighted sum)我觉得应该可以是任何函数,当然需要保证计算方便,也要保证将输入的使用上。 激活函数,用于将神经元的输出转换为理想的输出,如感知器的输出可能是在(-∞,∞)之间,但是我们希望转换为0-1的概率,就可以使用激活函数。 使用感知器模拟and运算 则针对这个and 感知器的模型...
在上一篇文章《零基础入门深度学习(1) - 感知器 》(https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855)中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线...
输入上面真值表的第一行,即,那么根据公式(1),计算输出: 也就是当X1X2都为0的时候,为0,这就是真值表的第一行。读者可以自行验证上述真值表的第二、三、四行。 例子:用感知器实现or函数 同样,我们也可以用感知器来实现or运算。仅仅需要把偏置项的值设置为-0.3就可以了。我们验算一下,下面是or运算的真值...
1、CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing 2、Learning Task-Dependent Distributed Representations by Back Propagation Through Structure 3、Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks 原文链接:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/626300 ...
对比此前我们讲过的感知器 这样替换了激活函数f后,线性单元将返回一个实数值而不是0,1分类。因此线性单元用来解决回归问题而不是分类问题。 线性单元的模型 当我们说模型时,我们实际上在谈论根据输入x测输出y算法。比如,x可以是一个人的工作年限,y可以是他的月薪,我们可以用某种算法来根据一个人的工作年限来预测...
《零基础入门深度学习》by hanbingtao 链接地址 __KCN关注IP属地: 浙江 2016.11.06 16:09:09字数40阅读3,219 1.感知器 2.线性单元和梯度下降 3.神经网络和反向传播算法 4.卷积神经网络 5.循环神经网络最后编辑于 :2017.12.04 07:30:30 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 1人点赞 学习笔记 ...
对比此前我们讲过的感知器 这样替换了激活函数之后,线性单元将返回一个实数值而不是0,1分类。因此线性单元用来解决回归问题而不是分类问题。 线性单元的模型 当我们说模型时,我们实际上在谈论根据输入预测输出的算法。比如,可以是一个人的工作年限,可以是他的月薪,我们可以用某种算法来根据一个人的工作年限来预测他...
虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的 目录: 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 ...