Вопросы с тегом «perceptron»

Я собираюсь через лекцию Эндрю Нг ноту на Machine Learning. Примечания знакомят нас с логистической регрессией, а затем с персептроном. При описании Перцептрона в заметках говорится, что мы просто изменили определение пороговой функции, используемой для логистической регрессии. После этого мы можем использовать модель Perceptron для классификации. Итак, мой вопрос - …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

По сути, мой вопрос заключается в том, что в многослойных персептронах персептроны используются с сигмовидной активационной функцией. Так что в правиле обновления у вычисляется какY^Y^\hat{y} Y^= 11 + опыт( - шTИкся)Y^знак равно11+ехр⁡(-весTИкся)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Чем этот «сигмовидный» персептрон отличается от логистической регрессии? Я бы сказал , что однослойный персептрон сигмовидной …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

Это вопрос терминологии. Иногда я вижу, что люди называют глубокие нейронные сети «многослойными персептронами», почему это так? Как мне преподавали, персептрон - это однослойный классификатор (или регрессор) с двоичным пороговым выходным значением, использующий определенный способ тренировки весов (не back-prop). Если выходные данные персептрона не совпадают с выходными данными цели, мы …

16 neural-networks  perceptron 

Я немного поэкспериментировал с различными реализациями Perceptron и хочу убедиться, правильно ли я понимаю «итерации». Оригинальное правило персептрона Розенблатта Насколько я понимаю, в классическом алгоритме персептрона Розенблатта веса обновляются одновременно после каждого примера обучения через Δ ш( т + 1 )= Δ ш( т )+ η( Т г ге т …

15 optimization  gradient-descent  perceptron 

Есть ли разница между терминами «нейронная сеть» и «персептрон»?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

Я пытаюсь построить границу решения алгоритма персептрона, и я действительно запутался в нескольких вещах. Мои входные экземпляры имеют форму , в основном это двумерный входной экземпляр ( x 1 и x 2 ) и целевое значение двоичного класса ( y ) [1 или 0].[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), y]x1x1x_{1}x2x2x_{2}yyy Следовательно, мой весовой вектор имеет …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

Задачи классификации с нелинейными границами не могут быть решены простым персептроном . Следующий код R предназначен для иллюстративных целей и основан на этом примере в Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, 3,1), ncol=2, byrow=T) …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron