感知器是一种前馈人工神经网络，是人工神经网络中的一种典型结构。感知器具有分层结构，信息从输入层进入网络，逐层向前传递到输出层。根据感知器神经元变换函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功
随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。
人工神经网络有两个重要的超参数，用于控制网络的体系结构或拓扑：层数和每个隐藏层中的节点数。配置网络时，必须指定这些参数的值。
从本章起，我们将正式开始介绍神经网络模型，以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法。人工神经网络（简称神经网络）在一定程度上受到了生物学的启发，期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统，是一种主要的连接主义模型（人工智能三大主义：符号主义、连接主义和行为主义）。本章我们将从最简单的神经网络模型感知器模型开始介绍，首先了解一下感知器模型（单层神经网络）能够解决什么样的问题，以及它所存在的局限性。为了克服单层神经网络的局限性，我们必须拓展到多层神经网络，围绕多层神经网络我们会进一步介绍激活函数以及反向传播算法等。本章的内容是深度学习的基础，对于理解后续章节的内容非常重要。
卷积神经网络(CNN)概念解释 传统对象识别-模式识别 传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降，基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。这些传统模式识别方法包括KNN、SVM、NN等方法、他们有一个无法避免的问题，就是必须手工设计算法实现从输入图像到提取特征，而在特征提取过程中要考虑各种不变性问题、最常见的需要考虑旋转不变性、光照不变性、尺度不变性、通过计算图像梯度与角度来实现旋转不变性、通过归一化来避免光照影响，构建尺度金字塔实现尺度不变性，这其中SIFT与SURF是其这类
用于进行回归预测的源数据文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/16-JGI-JnksC9I7I_ghvrug 密码: ey46
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便
克服单层感知器局限性的有效办法就是在输入层和输出层之间引入一个或多个隐层作为输入样本的内部表示，从而将单层感知器变成多层感知器（MLP，Multilayer Perceptron）。下图显示了只有一个隐层的多层感知器。不难看出，它是一种前馈人工神经网络模型，由于输入层不涉及计算，该多层感知器的层数为2。还可以看到，隐层中的神经元和输入层各输入完全连接，输出层中的神经元和隐层中的各神经元也完全连接。因此多层感知器中的隐层和输出层都是全连接的。
最近，有一份很全面的算法资源在GitHub上火了，不仅有相应的原理介绍和实现代码，还提供了Demo，目前GitHub上标星已经突破2900星。
虽然异或问题成为感知器和早期神经网络的阿喀琉斯之踵，但它并非无解的问题。恰恰相反，解决它的思路相当简单，就是将单层感知器变成多层感知器。
本文主要是对 CNN网络中的 卷积层中使用 的 linear filter 改进的。很显然 有 线性就有非线性，非线性的表达能力要更加强大。这里使用一个 小网络 MLP（多层感知器）来代替 linear filter。提高系统的非线性表达能力。
这里开始介绍神经网络方面的知识（Neural Networks）。首先我们会介绍几个监督式学习的算法，随后便是非监督式的学习。 一、感知器学习算法基本介绍 1.神经网络 就像进化计算，神经网络又是一个类似的概念。神经网络由一个或者多个神经元组成。而一个神经元包括输入、输出和“内部处理器”。神经元从输入端接受信息，通过“内部处理器”将这些信息进行一定的处理，最后通过输出端输出。 2.感知器 感知器（Perceptron），是神经网络中的一个概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。 基
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。这个问题很有意义。机器学习算法没有缺点，那么为什么数据科学家选择深度学习算法呢？神经网络能为我们提供哪些传统机器学习无法提供的功能？
从感知器到人工神经网络 在第8章，感知器里，我们介绍了感知器，一种线性模型用来做二元分类。感知器不是一个通用函数近似器；它的决策边界必须是一个超平面。上一章里面介绍的支持向量机，用核函数修正了感知器的不足，将特征向量有效的映射到更高维的空间使得样本成为线性可分的数据集。本章，我们将介绍人工神经网络（artificial neural networks，ANN），一种用于强大的非线性回归和分类模型，用新的策略来克服感知器的缺点。 如果把感知器比喻成一个神经元，那么人工神经网络，即神经网，就是一个大脑。人脑就是
作者：SUNIL RAY 编译：Bot 编者按：当你面对一个新概念时，你会怎么学习和实践它？是耗费大量时间学习整个理论，掌握背后的算法、数学、假设、局限再亲身实践，还是从最简单的基础开始，通过具体项目解决一个个难题来提高你对它的整体把握？在这系列文章中，论智将采用第二种方法和读者一起从头理解机器学习。 “从零学习”系列第一篇从Python和R理解和编码神经网络来自Analytics Vidhya博主、印度资深数据科学开发人员SUNIL RAY。 本文将围绕神经网络构建的基础知识展开，并集中讨论网络的应用方式
针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器（MLP）的车道线检测算法（LaneMLP）。
人工神经网络在过去的七十年的时间里数次起起伏伏,几十年间人们一直在追求机器的智能化,在近几年的研究中,随着数据量的增加和深度学习神经网络算法的研究和进步,表明了深度学习是很有效的,但是仍有其局限性.而我们了解历史,会让我们有更多的思考和启发. 一:起源 ‘’思维的本质”是人类一直思考的本源问题之一,研究,模仿人类大脑和神经网络的工作机制,并且使用机器去实现人类的工作,使机器获得人具有人一般的思考能力和思维能力以及抽象能力,因为机器是永不疲倦的,和具有比人类更快的运转速度,并且更适合大量的复制. 神经网络的研
人工神经网络在过去的七十年的时间里数次起起伏伏,几十年间人们一直在追求机器的智能化,在近几年的研究中,随着数据量的增加和深度学习神经网络算法的研究和进步,表明了深度学习是很有效的,但是仍有其局限性.而我们了解历史,会让我们有更多的思考和启发.
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
自从 2012 年在一个图像识别比赛上，一个神经网络的性能超过人类后，深度学习就火了起来，但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。
随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。解决这一问题的关键在于有效地利用污染物资源，以降低对环境的负面影响。综合利用污染物资源不仅有助于减少所需的原材料消耗，还有助于降低环境排放和废物处理的成本。因此，探索和预测全国污染物综合利用量数据，对于制定相关政策和促进可持续发展至关重要。
深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法 深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型 深度学习入门系列5项目实战：用深度学习识别鸢尾花种类 深度学习入门系列6项目实战：声纳回声识别 深度学习入门系列7项目实战：波士顿房屋价格回归 深度学习入门系列8：用序列化保存模型便于继续训练 深度学习入门系列9：用检查点保存训练期间最好的模型 深度学习入门系列10：从绘制记录中理解训练期间的模型行为 深度学习入门系列11：用Dropout正则减少过拟合 深度学习入门系列12：使用学习规划来提升性能 深度学习入门系列13：卷积神经网络概述 深度学习入门系列14：项目实战：基于CNN的手写数字识别 深度学习入门系列15：用图像增强改善模型性能 深度学习入门系列16：项目实战：图像中目标识别 深度学习入门系列17：项目实战：从电影评论预测情感 深度学习入门系列18：循环神经网络概述 深度学习入门系列19：基于窗口（window）的多层感知器解决时序问题 深度学习入门系列20：LSTM循环神经网络解决国际航空乘客预测问题 深度学习入门系列21：项目：用LSTM+CNN对电影评论分类 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络 深度学习入门系列23：项目：用爱丽丝梦游仙境生成文本
一个非常有趣的讲解 （感知器是一种单层神经网络，而多层感知器则称为神经网络。）： https://towardsdatascience.com/what-the-hell-is-perceptron-626217814f53
随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。解决这一问题的关键在于有效地利用污染物资源，以降低对环境的负面影响（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
阅读大概需要10分钟 作者 Lefteris 翻译 bluepomelo 编辑 zenRRan 有修改 原文链接 http://blog.refu.co/?p=931 小编前言： 之前学过感知机之后觉
这个问题很有意义。机器学习算法并没有什么不足之处，那么为什么数据科学家要选择深度学习算法呢？神经网路能够提供给我们哪些传统机器学习提供不了的功能呢？
人工智能的主流研究方法是连接主义，通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 人工神经网络借鉴了生物神经网络的思想，是超级简化版的生物神经网络。以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中众多的神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。
最近仔细学习了一下卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network），发现各处资料都不是很全面，经过艰苦努力终于弄清楚了。为了以后备查，以及传播知识，决定记录下来。本文将极力避免废话，重点聚焦在推导过程上，为打算从零开始的孩纸说清楚“为什么”。
本文转自： http://www.moonshile.com/post/juan-ji-shen-jing-wang-luo-quan-mian-jie-xi 感谢 Moonshile，写的很好，让本渣很容易懂。
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
本文共6500字，建议阅读10分钟。 本文从神经网络的发展历史出发，为你介绍感知器模型、前馈神经网络及BP算法。 [导读] 提起神经网络，你会想到什么？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。 演讲嘉宾简介： 孙飞（丹丰），阿里巴巴搜索事业部高级算法工程师。中科院计算所博士，博士期间主要研究方向为文本分布式表示，在SIGIR、ACL、EMNLP以及IJCAI等会议发
开始都会说什么是机器学习？机器学习的应用是什么？用机器在海量数据中学习得到可以解决一类问题的办法，这就是我的理解。图像处理、文本处理、无人驾驶、等，深度学习最热门的应用就是无人驾驶。而深度学习的核心是神经网络。神经网络就是模拟人的大脑工作。所以神经网络很重要、
转载；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html
【新智元导读】在 Hinton 的 Capsule 之后，越来越多的研究者开始探讨反向传播之外的方法。《终极算法》作者、华盛顿大学教授Pedro Domingos和同事Abram L. Friesen今天在arxiv发布的论文《Deep Learning as a Mixed Convexcombinatorial Optimization Problem》就提出了一种使用离散优化，而非反向传播的深度学习方法。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.11573.pdf 1986
【新智元导读】深度学习为什么会成为今天的样子？让我们用六段代码来刻画深度学习简史，用Python展现深度学习历史上关键的节点和核心要素，包括最小二乘法、梯度下降、线性回归、感知器、神经网络和深度神经网
深度学习是机器学习的一个领域，利用大规模网络，海量数据集和在GPU（图形处理单元）上的加速运算。
模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。有几种方法来为第一层指定输入数据的shape
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变
《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。所以初始评分（申请评分）一般用回归，回归是解释力度最大的。
基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。这在很多领域都有现实的应用场景，如新闻网站的新闻自动分类，垃圾邮件检测，非法信息过滤等。本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类，进而检测其是否为垃圾消息，基本步骤是：首先将文本句子转化成单词数组，进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量，最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型，以此来实现文本
选自Springboard 作者：Jose Portilla 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 本教程的代码和数据来自于 Springboard 的博客教程。本文的作者为 Jose Portilla，他是网络教育平台 Udemy 一门数据科学类课程的讲师。 GitHub 链接：https://github.com/Rogerh91/Springboard-Blog-Tutorials/blob/master/Neural%20Networks%20/JMPortilla_SpringBoard_Bl
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
本文将探索 AI 的一些重要方面和它的子领域。我们首先会分析 AI 的时间线，然后深入介绍每种要素。 几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落
几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理，AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。
眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从
本文介绍了神经网络的发展过程，从单层感知器到多层感知器，再到BP神经网络，最后介绍了Hopfield神经网络。
导语：人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。 现代人工智能的历史具备成为一部伟大戏剧的所有元素。在最开始的 1950 年代，人工智能的发展紧紧围绕着思考机器和焦点人物比如艾伦·图灵、冯·诺伊曼，迎来了其第一次春天。经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工
之前花了不小的篇幅来解释线性回归，尽管线性模型本身十分简单，但是确定模型参数的过程，却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说，这个过程，是基于数据的、运用梯度下降算法来优化模型（减小损失）的算法框架。无论模型变得多复杂（多维、高阶），理论上我们都可以利用这个算法过程拟合模型。 似乎当有了数据就有了一切，但是这其中隐藏着一个假设：要事先知道模型的函数形式。 在复杂的现实问题面前，这个假设注定是毫无用处的。如果要对手写体数字进行分类，那么这个模型是几元的？几次的？包含多少项？不知道。这个时候，仅有大量的
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