Публикации по теме 'perceptron'
Нейронные сети с нуля с Numpy - Часть 1: Введение
В этом руководстве вы получите краткое представление о том, что такое нейронные сети и как они были разработаны. В конце концов, вы получите краткое представление о том, как сеть учится.
Искусственный интеллект стал одной из самых популярных областей в наши дни, и большинство из нас, желающих погрузиться в эту область, начинают с нейронных сетей !!
Но столкнувшись с математическими концепциями нейронных сетей, мы просто изучим несколько фреймворков, таких как Tensorflow, Pytorch и т. Д.,..
Введение в нейронные сети на высоком уровне
Проведите любое время в кругах по науке о данных, машинному обучению или искусственному интеллекту, и вы обязательно встретите упоминание о нейронных сетях. Спросите, что они собой представляют, и большинство людей ответят: «Это похоже на мозг с множеством связанных нейронов». Но что это значит?
В этом отношении к человеческому мозгу есть доля правды, так как нейронные сети по своей сути были вдохновлены попытками моделирования нейрона (а моделирование нервной системы было большой..
Введение в персептроны: создание вашей первой нейронной сети на Python
Реализация персептрона на Python: понимание основ искусственных нейронных сетей
Персептрон — основная единица искусственной нейронной сети. Он принимает несколько входных данных и выводит одно бинарное решение.
x1, x2, x3, …, xi — это входные данные, и каждый вход умножается на вес, wi . b – смещение или пороговое значение. Мы сравниваем взвешенную сумму входов с порогом.
Его можно выразить как w.x + b. Мы называем его z. Итак, , z = w.x + b
Вход поступает в..
Почему линия приближается к неверно классифицированной точке в алгоритме обучения перцептрона
цитировать: содержание статьи вдохновлено лекциями профессора Митеша М. Хапры о глубоком обучении от NPTEL. И Введение в курс глубокого обучения на Udacity.
Очевидно, что люди, которые начинают курс по глубокому обучению, могут чувствовать дискомфорт на первом этапе изучения алгоритма обучения персептрона.
Главный вопрос: «Почему линия приближается к неверно классифицированной точке при применении алгоритма обучения перцептрона?»
Видео об алгоритме обучения персептрона из курса..
Алгоритм обучения персептрона
Двоичная классификация — это задача классификации входных данных на две возможные группы. Нейронная сеть представляет собой сложную взаимосвязь персептронов, поэтому можно с уверенностью сказать, что персептрон является основополагающим блоком искусственных нейронных сетей. В этой статье мы формулируем и программируем работу алгоритма обучения персептрона.
Задача классификации:
Рассмотрим данные, показанные ниже. Зеленый и желтый — это два отдельных класса, которые присутствуют в..
Введение в нейронные сети
Всем привет. Итак, этот пост посвящен одной из самых интересных тем машинного обучения — нейронным сетям. В этом посте мы получим обзор того, что такое нейронная сеть и чем она так полезна для решения сложных задач.
Искусственная нейронная сеть напоминает биологический нейрон. Биологический нейрон имеет тело клетки, дендриты и синаптические окончания (которые связаны с дендритами других нейронов). Они получают сигналы через синаптические терминалы в виде электрического импульса и..
Обучение машины XOR
Функция XOR возвращает true, если один из двух входов истинен.
Функция исключающее ИЛИ , также известная как XOR (но никогда не использующая оба имени одновременно), имеет особое отношение к искусственному интеллекту в целом и нейронным сетям в частности. Это благодаря известной книге Марвина Мински и Сеймура Пейперта 1969 года под названием Персептроны: введение в вычислительную геометрию . В зависимости от того, кого вы спросите, этот текст был единолично ответственен за зиму ИИ..
