Ich werde durch Andrew Ng Vortrag Notizen auf Machine Learning. Die Notizen führen uns in die logistische Regression und dann in Perzeptron ein. Während der Beschreibung von Perceptron heißt es in den Anmerkungen, dass wir nur die Definition der Schwellenwertfunktion ändern, die für die logistische...
Im Wesentlichen ist meine Frage, dass in mehrschichtigen Perzeptronen Perzeptrone mit einer Sigma-Aktivierungsfunktion verwendet werden. So dass in der Aktualisierungsregel y wird wie folgt berechnety^y^\hat{y} y^= 11 + exp( - wTxich)y^=11+exp(-wTxich)\hat{y} =
Dies ist eine terminologische Frage. Manchmal sehe ich Menschen, die tiefe neuronale Netze als "vielschichtige Perzeptrone" bezeichnen. Warum ist das so? Mir wurde beigebracht, dass ein Perzeptron ein einschichtiger Klassifikator (oder Regressor) mit einem binären Schwellenwert ist, der eine...
Ich habe ein wenig mit verschiedenen Perceptron-Implementierungen experimentiert und möchte sicherstellen, dass ich die "Iterationen" richtig verstehe. Rosenblatts ursprüngliche Perzeptronregel Soweit ich weiß, werden bei Rosenblatts klassischem Perzeptron-Algorithmus die Gewichte nach jedem...
Gibt es einen Unterschied zwischen den Begriffen "Neuronales Netz" und
Ich versuche, die Entscheidungsgrenze eines Perzeptron-Algorithmus zu zeichnen, und bin über einige Dinge wirklich verwirrt. Meine Eingabeinstanzen haben die Form , im Grunde eine 2D-Eingabeinstanz ( x 1 und x 2 ) und einen Binärklassenzielwert ( y ) [1 oder 0].[ ( x1, x2) ,
Klassifizierungsprobleme mit nichtlinearen Grenzen können nicht mit einem einfachen Perzeptron gelöst werden . Der folgende R-Code dient nur zur Veranschaulichung und basiert auf diesem Beispiel in Python. nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <-...
Ich wundere mich über die Unterschiede. Nach meinem Verständnis ist MLP eine Art von neuronalen Netzen, bei denen die Aktivierungsfunktion sigmoid ist und der Fehlerterm ein Entropiefehler (Logistikfehler) ist. Auf der Suche nach Hilfe,
Ich verstehe, dass ein neuronales Netzwerk mit radialer Basisfunktion (RBF) normalerweise eine verborgene Schicht hat und sich von einem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) unter anderem durch seine Aktivierungs- und Kombinationsfunktionen unterscheidet, aber wie entscheide ich, wann ein Datensatz /...