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最近我开始学习模式识别，我对感知器算法非常感兴趣。但有时我听到其他学生谈到感知器网络，这是一种神经网络。它们之间的关系是什么？
浏览 2提问于2014-02-14得票数 0
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我正在学习机器学习中感知器的概念，以及它是如何用于分类的。我知道感知器可以对线性可分且具有布尔分类的数据进行分类。但是，有两个以上的类可以用于数据，我需要使用这些数据构建一个模型。在这种情况下可以使用感知器吗？
浏览 8提问于2016-10-23得票数 0
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我有两个问题:1)感知器算法需要一个偏差项。科学感知器是如何处理偏见的？我应该在我的输入X数据中添加一个“偏差列”(所有的)吗？或者，scikit感知器功能是否会自动向X数组(输入)添加带有功能的偏倚？或者是分别处理偏差?2)如何为我的感知器找出训练误差？
浏览 4修改于2014-10-15得票数 2
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我最近实现了一个简单的感知器。这种类型的感知器(由一个神经元组成，在输出中提供二进制信息)只能解决类可以线性分离的问题。谢谢！
浏览 4提问于2017-06-04得票数 1
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我正在尝试在MATLAB上训练一个带有Heavyside函数的SLP来解决一个两类问题。我的输入是(00)、(01)、(10)和(11)。目标值为(1-1)。 P = {1,2,3,4}; P{2}= [0 1]; P{4}= [1 1];
T{1}= 1; T{3}= -1;configure(net,P,T);我得到了这个错误信息：-
使
浏览 13提问于2017-03-02得票数 0
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我想知道线性回归和感知器之间的联系！使用感知器作为二进制分类器，即对二进制标签(0或1 )进行分类。如果您能帮助我了解初学者对神经网络的看法，我将不胜感激。
浏览 0提问于2020-10-21得票数 1
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我刚开始上机器学习课，我们复习了感知器。对于家庭作业，我们应该：“选择合适的二维(平面)训练和测试数据集，使用10个数据点进行训练，5个数据点进行测试。”然后我们应该编写一个程序，它将使用感知器算法并输出：
算法所做的权重更新总数
浏览 2修改于2015-02-01得票数 3
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我正在努力实现一个单层感知器：。根据权重的不同，我的程序要么在学习循环中丢失，要么找到错误的权重。作为测试用例，我使用逻辑AND。你能告诉我为什么我的感知器不收敛吗？这是为了我自己的学习。谢谢。
浏览 1提问于2013-04-12得票数 0
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我有四点: a=(-0.5，-0.5) b=(-0.5，0.5) c=(0.3，-0.5) d=(0.0，1.0)第一步是定义感知器，但是，在R中定义感知器的方法是什么
浏览 2提问于2011-05-20得票数 0
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在什么条件下，非线性多层感知器的Vapnik-Chervonenkis维数接近线性多层感知器的Vapnik-Chervonenkis维数？
浏览 0提问于2014-03-29得票数 0
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从一周开始，我尝试做一个只有一层的感知器神经网络(用Java编写)。我使用一个函数Heavyside来计算神经元的退出，并使用Widrow-Hoff算法进行机器学习。
浏览 2提问于2016-09-29得票数 1
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我遇到的问题是，当训练数据用集合'A‘生成，而不是用集合'B’生成时，感知器能够解决/确定权重集。当给定用集合'B‘生成的训练数据时，它在一个无限循环中继续，试图确定权重(这是一个局部最小问题吗？)
浏览 0修改于2015-04-28得票数 0
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在单个感知器的情况下-文献表明它不能用于分离非线性判别情况，如XOR函数。这是可以理解的，因为一条线(在2-D中)的VC维度是3，因此一条2-D线不能区分像XOR这样的输出。然而，我的问题是，为什么单感知器中的评估函数应该是线性阶跃函数？显然，如果我们有一个像sigmoid这样的非线性评估函数，这个感知器可以区分XOR的1和0。那么，我是不是漏掉了什么？
浏览 3修改于2012-03-07得票数 7
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假设我训练了一个二进制分类器--一只狗还是一只狗，图像是输入的，所以问题是，假设我使用一个多层感知器作为分类器，假设我用位于图像中心的狗的图像来训练它，然后如果我提交一张狗的照片，它的脸就在角落里，那么感知器就无法正确地分类
浏览 1修改于2022-03-06得票数 0
我目前正在看卡内基梅隆大学( Carnegie )的“深度学习”系列节目，但我很难理解感知器和MLP是如何在几何层面上做出决定的。我真的很想了解如何在几何水平上解释神经网络，但遗憾的是，我无法理解单个感知器的计算如何与简单的布尔函数(例如，或不涉及)的关系，这些函数都显示在下面的图片中(例如，为了建模特定的决策边界，权重和输入的要求值是多少
浏览 0修改于2020-09-17得票数 3
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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
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