2回答
我需要实现一个简单的感知器算法。有两个类别“猫和狗”。每个训练样本是一对(x,t)形式，其中x是输入值的向量，t是目标输出值。但我不知道如何在python中将图像转换为感知器的矢量形式？
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
1回答
我看过的每一个感知器收敛性证明都隐含地使用了一个学习速率= 1。
然而，我正在使用的书(“机器学习与Python")建议使用一个小的学习速度的收敛原因，但没有提供任何证据。有人能解释学习速度是如何影响感知器收敛的吗?在实践中，学习速度的价值应该是什么？
浏览 0提问于2018-02-16得票数 3
1回答
我正在尝试建立一个神经网络来识别Elliott波，我想知道是否可以将一个数组数组传递到感知器中？我的计划是在每个感知器中传入一个大小为4 (Open，Close，High，Low)的数组。如果是这样，加权平均计算是如何工作的，我如何使用Python Keras库来实现这一点？谢谢! ?
浏览 10提问于2019-06-25得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试用python实现多类感知器。当涉及到多分类时，我已经完全理解了感知器算法的概念，但仍然对我们应该从训练数据中提供的特征向量感到困惑。
这个问题只是一个文本(文档)分类问题。我正在尝试在文本预处理阶段使用单字词频作为感知器的特征。当我基于每个训练文档中的词频为每个文档构建特征时，构建的特征恰好是非常稀疏的(文档中出现的每个标记的词频为0，没有出现的词频为0)。
浏览 7提问于2020-02-13得票数 0
在运行Tensorflow实现时，我收到以下错误/警告消息，其中不包括导致此问题的python代码行。同时，仍会生成结果。我不确定这些消息意味着什么？__del__ of <tensorflow.python.client.session.Session object at 0x2b48ec89f748>> File "/data/tfw/lib/python3.4/site-
浏览 1提问于2016-11-30得票数 2
1回答
我目前对结构化预测字段感兴趣。我环顾了网络，但没有找到任何语言中这种算法的任何实现。我是否搜索得不够，或者是否真的没有针对这类事情的开源代码？
浏览 0提问于2016-02-13得票数 2
2回答
我正在做一个python的图像识别项目。我在期刊上读到，如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督神经网络中，则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过，使用SOM执行聚类，然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为keras的多层感知器的输入。然而，精确度非常差。
SOM的什么输出应该用作多层感知器的输入？
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
2回答
它是有效的，我可以训练一个网络它只是为了训练隐藏层中的下一个感知器，我必须训练最后一个感知器，我不应该能够并行地训练隐藏层中的所有单元吗？.output * (1.0 - n->perceptronLayers[i].perceptrons[j].output) * sum;}
为什么必须为整个层声明sum变量，而不是单个感知器
浏览 0提问于2011-08-17得票数 1
在大多数关于感知器的研究材料中，感知器都是这样定义的。(圆点‘’)在上面的公式中，表示点积。)在我所见过的大多数NAND感知器的例子中，NAND感知器的定义如下：
这是一个证明，它的工作就像一个NAND感知器</em
浏览 3提问于2017-08-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我编写了多层感知器实现(在Python上)，它能够对Iris数据集进行分类。它采用反向传播算法进行训练，并在隐藏层和输出层上使用sigmoid函数。现在我的感知器的输出在0;1。但据我所知，如果我想得到输出神经元的最终房价，我需要以某种方式改变激活函数，对吗？
有人能帮我吗？
浏览 2提问于2013-12-30得票数 1
回答已采纳
我目前正在学习python中的感知器学习算法，当我读到罗森布拉特的规则时，我偶然发现了术语"weight“。有人能给我解释一下这个术语的确切含义吗？
浏览 452提问于2016-05-10得票数 4
回答已采纳
1回答
基于感知器的情感分析
、、、、
我正在尝试使用感知器来实现情感分析，以便在python中获得更好的准确性。我迷失在数学的排序，并需要简单的解释如何移植它用于情感分析。已经有一篇论文发表在同一篇文章上：
这里有谁能解释得清楚详细吗？有人告诉我感知器会给我88%的准确度，我很想去实现它。
浏览 6提问于2013-11-05得票数 2
回答已采纳
1回答
感知学习
、、
使用更新规则w_i=w_i + n(y-\hat{y})x可以很容易地完成对Percep撕裂的学习。我的问题是，考虑到数据是线性可分的，是否有证据证明收敛速度总是相同的？这不也取决于初始w向量吗？
浏览 4提问于2014-05-15得票数 0
回答已采纳
这个JavaScript代码代表了神经网络中简单感知器的概念。下面的代码是，除了XOR表之外，所有真值表都能很好地预测。请在浏览器的控制台窗口中运行这段代码，并找出问题所在。
浏览 10提问于2020-04-20得票数 0
为了更好地理解神经网络，我开始了多层感知器的实现。目前，我已经实现了解决XOR问题的单个Perceptron。从这一点，我想开始构建MLP，但我不确定我是否正确理解MLP结构。假设我有3个属性、2个类和5个输入感知器的数据实例。我应该给每个感知器相同的输入，感知器的每一个输出都应该进入每个隐藏层感知器的输入？我附上神经网络图片。
📷
浏览 0提问于2016-08-18得票数 2
回答已采纳
我还在读米切尔的机器学习书，我很难理解为什么感知器规则只适用于线性可分离的数据？也就是说，如果加权输入之和超过某个阈值，则y为1或-1。现在，问题是确定一个权重向量，使感知器为每个给定的训练示例产生正确的输出(1或-1)。实现这一目标的一种方法是通过感知器规则：
学习一个可接受的权重向量的一种方法是从随机权值开始，然后迭代地将感知器应用于每个训练示例，当感知器的权重错误分类时，修改感知器的权重。这个过程被重复，根据需要反复
浏览 2提问于2012-12-21得票数 3
回答已采纳
我非常感兴趣，我决定做一个小项目，在我的空闲时间，以获得一个it.The的目标，我的项目是做一个神经网络，可以玩一个基于转弯的游戏。如果可能的话，我希望你能给我指出一些正确的方向。
谢谢。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
1回答
线性判别分析( LDA )、带线性核的支持向量机和感知器是线性分类器。它们之间是否存在其他关系，例如：通过感知器可以找到线性支持向量机可以找到的每一个决策边界。当然，总是在相同的数据上。
例如，我认为线性支持向量机可以找到比感知器更多的决策边界，这是由
浏览 0提问于2017-05-08得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
