人工智能如今已成为大街小巷的热议话题。企业为了吸引客户和目标用户，在生产产品、提供方案时总会使用机器学习、深度学习等花哨的词汇。但实际上，这些词汇绝不仅是“噱头”而已。科技大厂了解科技发展的主流趋势，且无法承担技术落后的风险，所以他们都已适应了此次计算机革

深度学习是机器学习的重要组成部分，深度学习算法基于神经网络。有几种功能不同的神经网络架构，最适合特定的应用场景。本文介绍一些最知名的架构，尤其是深度学习方面的架构。MLP使用一种称为反向传播的监督式学习技术进行训练。反向传播有助于调整神经元权重，以获得更接

在翻阅各种资料之后，我对神经网络的历史深深入迷了。这是个非常有趣的研究主题，我从中获得了不少快乐。自上个世纪以来，神经网络和人工智能一直是热门话题。在流行文化电影中，人工智能机器人风靡全球，吸引着大量猎奇之士。神经网络的灵感来源于生物神经元是一种受编程范式

除非你能学习到一些东西，否则不要重复造轮子。我将介绍在Python中创建多层感知器神经网络的基本知识。感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重，偏差和输入数据的线性组合。激活函数是一种确保感知器“发射”或仅在达到一定输入水平后才激活的数学方法

感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。在每次连接期间，来自上一层的信号乘以权重，加到偏置上，并通过激活函数。前馈网络使用反向传播来迭代更新参数，直到达到理想的性能为止。递归神经网络是一种特殊类型的网络，

最近在研究深度学习的论文，但是由于基础薄弱，所以下网上看了好多关于感知器的文章，总结如下：。我们先从最简单的单层感知机学起，单层感知机是一个多输入单输出的模型。为什么要f映射呢？我们知道f是激活函数，是非线性函数。将第一层代入到第二层：

在本文中，将介绍Packt编写的Python Machine Learning，第三版，对于已经具有ML和数据科学基础知识的开发人员来说，这是一个很好的资源。即时而言，Python机器学习不适用于业余爱好者。但是Python机器学习的作者通过示例和逐步的

上篇博客我们说了感知器，这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节，自适应线性神经元由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出，对感知器算法进行了改进。当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的，都是使用

人工神经网络,是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型,它对大脑的生理研究成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现一些特定的功能。人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位,人工神经元的模型如下,它是人工神经网络设计基础,一个神经原对输

为了调整权重，我们需要设置一个“学习率”。这里选择用0.1表示学习率，也可以用其他值表示学习率，就像阈值的设置一样。对数据集的一次完整遍历称为“epoch”。因为数据集有3行，我们需要3次迭代才能完成1个epoch。与阈值和学习率一样，epoch的数量是一

每个熟悉技术的人都听说过机器学习。但都认为必得高智商的数学大师才能搞, 咋也得懂微积分才整机器学习吧。其实没那么难，本文将指导您在没有任何高级数学理论的情况下, 在Python中创建感知器，总计也不到60行代码。感知器是机器学习和神经网络的基础。在训练感知

有时使用符号函数代替。单一的 LTU 可被用作简单线性二元分类。它计算输入的线性组合，如果结果超过阈值，它输出正类或者输出负类。该感知器可以将实例同时分类为三个不同的二进制类，这使得它是一个多输出分类器。事实证明，感知器的一些局限性可以通过堆叠多个感知器来

2017年对人工智能和加密货币来说是重要的一年, 我们见证了许多新的研究进展和突破。毋庸置疑，人工智能是当今甚至今后很长一段时间内最令人瞩目的技术之一。而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的，这是加密货币的一波大牛市，投资加密货币的资回报率几近疯

关于深度学习，你又是否思考过其中的原理呢？从上个世纪四十年代神经网络诞生开始，到今天已经历经70多年的发展，这中间它又经历了什么？本文将带领大家走进神经网络的“前世今生”一探究竟。本次直播视频精彩回顾，戳这里！目前主要从事推荐系统以及文本生成相关方面研发工

感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。

南瑞集团公司、上海置信电气股份有限公司的研究人员汪昀、丁永生、李自清，在2017年第5期《电气技术》杂志上撰文，针对预装式变电站内部环境监测的困难，将物联网与云计算相结合，设计了预装式变电站环境监测系统。系统由物联网终端、云计算服务器和客户端构成。其中物联

为了调整权重，我们需要设置一个“学习率”。这里选择用0.1表示学习率，也可以用其他值表示学习率，就像阈值的设置一样。对数据集的一次完整遍历称为“epoch”。因为数据集有3行，我们需要3次迭代才能完成1个epoch。与阈值和学习率一样，epoch的数量是一

本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表，而是经过精挑细选而成的，毕竟网上的东西并不全是好的。我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书，为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。我将这篇文章分为四个部分：机器

神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。尽管它很有用，但神经网络往往因为它们的性能是“不可靠的”而声誉不佳。在我看来，这可能是由于对神经网络工作机制误解所致。第一个理论认为，单个神经元具有很高的处理信息能力，并且能够表达复杂的概念。第二种理论认为，神

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