perceptron 相关问题

Perceptron是一种输出二进制标签的基本线性分类器。

我正在尝试使用numpy在python中实现一个感知者，当使用符号z = xw+b时，一切都很好。在研究ML时，我确实看到Z = WX+B也很常见，尤其是在谈论神经网络时。问题在于矩阵的尺寸不累加，我尝试按照网络上的一些答案，但输出没有正确的尺寸。我也尝试询问chatgpt，但它仅在z = xw+b符号之后实现了代码。这是我用于z = xw+b的代码：

是否有人给我一个实现，在使用z = WX+B时会产生相同的结果？我发现的每个实现都遵循z = xw+b符号。我想这取决于您如何指定X和W矩阵，但到目前为止，我还没有运气找到解决我的问题的解决方案。

python numpy machine-learning neural-network perceptron

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用单层感知到XOR x 我总是听说XOR问题无法通过单层感知器（不使用隐藏层）解决，因为它不能线性分离。我知道没有线性功能...

，但是，如果我们使用像sin（）或cos（）这样的非单调激活函数该怎么办？我想这些类型的功能可能能够将它们分开。

neural-network xor perceptron

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感知器学习 - 更新权重

我正在研究感知机学习，有一个问题有点困惑。由于我是自学，所以我查阅了各种论文、教程、PowerPoint 等，有时...

perceptron

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用于图像处理的OpenCV神经网络

假设我需要消除图像缺陷（实际上这项任务更棘手）。我希望经过训练的神经网络能够对缺陷区域进行插值。由于这些原因，我尝试创建简单的神经网络......

c++ opencv image-processing neural-network perceptron

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FFN 模型在预测总和方面实现 100% 准确率

我有一个模型，可以将 -10 到正 10 之间的数字相加，但使用神经网络使用两个数字相加的数据集来预测结果。然而，当获得火车准确度时，它的j...

python machine-learning deep-learning pytorch perceptron

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我是否正确实现了带有反向传播的感知器？

我正在课堂上学习感知器以及如何使用反向传播来训练模型。我目前在实施方面遇到了麻烦，因为它只能为我提供 50% 的准确率...

machine-learning neural-network perceptron

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在感知器学习模型的 Python 实现中将数组传递给 numpy.dot()

我正在尝试组合一个单层感知器分类器的 Python 实现。我发现 Sebastian Raschka 的《Python 机器学习》一书中的示例非常有用，但我有一个问题...

python arrays numpy classification perceptron

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如何绘制决策边界？

我如何使用 matplotlib 绘制决策边界，它是 [w1,w2] 形式的权重向量，它基本上将两个类（例如 C1 和 C2）分开？是不是就像画一个...

python matplotlib machine-learning perceptron

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绘制决策边界 matplotlib

我如何使用 matplotlib 绘制决策边界，它是 [w1,w2] 形式的权重向量，它基本上将两个类（例如 C1 和 C2）分开？是不是就像画一个...

python matplotlib machine-learning perceptron

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我的感知器和 sklearn 感知器的区别

我从头开始编写感知器算法，并将训练后获得的权重与训练sklearn感知器模型后获得的权重进行比较。我相信即使是 sklearn ...

python machine-learning scikit-learn neural-network perceptron

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如何使用感知器找到近似多项式

我想使用二次多项式将 cos(x) 从 0 近似到 pi/4。我相信我可以使用我范围内的（比如 1000）个点，通过训练输入 (x^2, x, 1) 和训练来训练感知器

python polynomials approximation perceptron

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理论 - 如何计算代表 2D 区域的感知器的权重和偏差

这里的问题是绘制一个带有感知器的神经网络（NN），无需反向传播学习，就可以区分二维（2d）图表中的粉色和绿色区域

neural-network classification perceptron

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我的感知器算法一直给我错误的线来分离二维线性可分离数据

我正在为虚拟 2D 数据实现感知器模型。以下是我生成数据的方式 #numpoint n = 15 #f(x) = w0 + ax1 + bx2 #那么如果f(x) = 0 #x2 = (-w0 - ax1)/b 截距 = 30 一个= 4 b = 2 #gen...

python machine-learning perceptron

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PyTorch optimizationr.step() 函数不更新权重

代码如下。问题是，optimizer.step() 部分不起作用。我在训练前后打印 model.parameters() ，并且权重没有改变。我正在努力...

python deep-learning pytorch perceptron

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为什么感知器没有按预期训练？

我试图学习神经网络，我从感知器开始。我看了一些教程并完全遵循它们，但它对我不起作用。 var canvas = document.querySelector('可以...

javascript machine-learning neural-network perceptron

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感知器算法未收敛于线性可分离数据

我正在研究感知器问题，我制作了一些假数据，当数据线性可分时，感知器算法不会收敛。这是线性分离的假数据...

python pandas machine-learning scikit-learn perceptron

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感知器权重更新规则的直觉

我无法理解感知器的权重更新规则： w(t + 1) = w(t) + y(t)x(t)。假设我们有一个线性可分离的数据集。 w 是一组权重 [w0, w1, w2, ...]，其中 ...

algorithm machine-learning perceptron

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如何修复感知器来识别数字？

我的练习是训练 10 个感知器来识别数字 (0 - 9)。每个感知器应该学习一个数字。作为训练数据，我创建了 30 张图像 (5x7 bmp)。每个数字有 3 个变体。我有一个

python numpy machine-learning neural-network perceptron

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运行 k 折交叉验证时的 BrokenProcessPool

我一直在尝试对感知模型进行k折交叉验证。出现错误，但感谢某人我能够解决它。但后来我遇到了如图所示的新错误消息...

python tensorflow perceptron k-fold

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加速 pytorch 代码的困难：使用复杂的多对一非线性函数训练 MLP

简而言之：我的目标是弄清楚是否可以使用特定的复杂非线性函数来替换神经网络中的单个神经元。理想情况下，我想证明我可以在 MNIST pi 上进行训练...

python pytorch neural-network vectorization perceptron

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