机器学习&&深度学习——感知机

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习&&深度学习——感知机。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

👨‍🎓作者简介:一位即将上大四,正专攻机器学习的保研er
🌌上期文章:机器学习&&深度学习——softmax回归的简洁实现
📚订阅专栏:机器学习&&深度学习
希望文章对你们有所帮助

线性回归已经完结了, 接下来要开始讲解多层感知机,在这之前,先介绍感知机的相关内容,有助于更好的理解。

感知机的概念

机器学习&&深度学习——感知机,机器学习&&深度学习,机器学习,深度学习,人工智能
对上图,给定输入x,权重w,和偏移b,感知机输出:
o = σ ( < w , x > + b ) σ ( x ) = { 1 ,当 x > 0 时 − 1 , o t h e r w i s e o=\sigma(<w,x>+b)\\ \sigma(x)= \begin{cases} \begin{aligned} 1,当x>0时\\ -1,otherwise \end{aligned} \end{cases} o=σ(<w,x>+b)σ(x)={1,当x>01otherwise
(上式中的otherwise也可能是输出1和0)
容易看出感知机就是一个二分类问题。
和线性回归相比,感知机就是简单的两个离散数,而线性回归中会输出多个实数。

训练感知机

机器学习&&深度学习——感知机,机器学习&amp;&amp;深度学习,机器学习,深度学习,人工智能
这其实很好理解,if中的判断条件小于等于0的话,说明预测和实际情况是相反的,这时候就需要进行更新了。
这个更新,其实等价于使用批量大小为1的梯度下降,并使用了下面的损失函数:
l ( y , x , w ) = m a x ( 0 , − y < w , x > ) l(y,x,w)=max(0,-y<w,x>) l(y,x,w)=max(0,y<w,x>)

感知机例子

下面是区分猫狗的图像,用感知机非常适合解决这种二分类问题。
机器学习&&深度学习——感知机,机器学习&amp;&amp;深度学习,机器学习,深度学习,人工智能
机器学习&&深度学习——感知机,机器学习&amp;&amp;深度学习,机器学习,深度学习,人工智能
机器学习&&深度学习——感知机,机器学习&amp;&amp;深度学习,机器学习,深度学习,人工智能

感知机缺陷

一个最大的缺陷,他所能解决的问题,一定要是一条线可以进行切割和分别的,那么如果让感知机来解决XOR问题:
机器学习&&深度学习——感知机,机器学习&amp;&amp;深度学习,机器学习,深度学习,人工智能
两个红点表示输入的两个数都是一样的符号,而绿点表示两个输入的数是异号的。这就导致我们无法用一条直线来分开这个问题。
连一个XOR函数都没办法解决的话,感知机的缺陷可想而知,而在之后将会进行多层感知机的讲解。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-613579.html

到了这里,关于机器学习&&深度学习——感知机的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能

    目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、机器学习、人工智能

    2024年02月11日
    浏览(62)
  • 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系

    图1. AI、ML与DL关系图 在我们深入研究机器学习和深度学习之前,让我们快速浏览一下它们所属的分支:人工智能(AI)。简而言之,人工智能是一个将计算机科学与大量数据相结合以帮助解决问题的领域。人工智能有许多不同的用例。图像识别,图像分类,自然语言处理,语音

    2024年01月18日
    浏览(57)
  • 人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理

    目前人工智能的概念层出不穷,容易搞混,理清脉络,有益新知识入脑。 为便于梳理,本文只有提纲,且笔者准备仓促,敬请勘误,不甚感激。 符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是:规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系

    2024年02月03日
    浏览(87)
  • 机器学习、深度学习、人工智能的区别与联系

    大家好,如果没有接触过机器学习,往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。在进行深度的对比人工智能、机器学习和深度学习之后,有助于大家理清概念、选择适当技术,并建立起整个学科的框架,进而可以开展相关目标的学习。 本文将从下面几方面

    2024年01月22日
    浏览(65)
  • 带你搞懂人工智能、机器学习和深度学习!

    不少高校的小伙伴找我聊入门人工智能该怎么起步,如何快速入门,多长时间能成长为中高级工程师(聊下来感觉大多数学生党就是焦虑,毕业即失业,尤其现在就业环境这么差),但聊到最后,很多小朋友连人工智能和机器学习、深度学习的关系都搞不清楚。 今天更文给大

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系是什么?

    人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指通过计算机技术来实现人类的智能行为和智能思维的一种技术手段。它的传统研究方向是从人类的智能角度出发,通过模拟和实现人类的智能能力,比如语言理解、图像识别、推理、决策等。而机器学习则是人工智能的一个重要分支,是

    2024年02月03日
    浏览(53)
  • 大数据、人工智能、机器学习、深度学习关系联系前言

    1.大数据和人工智能关系 2.机器学习、深度学习、人工智能关系 3.监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习关系 4.机器学习具体内容 1.数据驱动的人工智能 :人工智能系统需要大量的数据来进行训练和学习。大数据提供了海量的信息,可以用于训练机器学习

    2024年02月12日
    浏览(56)
  • 【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

    一、深度学习、神经网络的原理是什么? 深度学习和神经网络都是基于对人脑神经系统的模拟。下面将分别解释深度学习和神经网络的原理。 深度学习的原理: 深度学习是一种特殊的机器学习,其模型结构更为复杂,通常包括很多隐藏层。它依赖于神经网络进行模型训练和

    2024年02月06日
    浏览(70)
  • 深度学习与人工智能:如何搭建高效的机器学习平台

    深度学习和人工智能是当今最热门的技术趋势之一,它们在各个领域都取得了显著的成果。然而,在实际应用中,搭建一个高效的机器学习平台仍然是一项挑战性的任务。在本文中,我们将讨论如何搭建一个高效的机器学习平台,以及深度学习和人工智能在这个过程中所扮演

    2024年02月19日
    浏览(58)
  • 机器学习、深度学习、人工智能三者之间究竟是什么关系?

    人工智能(Artificial Intelligence):人工智能是一个广泛的概念,指的是使计算机系统具备像人类一样的智能和能力。人工智能涵盖了包括机器学习和深度学习在内的各种方法和技术,旨在让计算机能够感知、理解、推理、学习和解决问题。人工智能的目标是模拟和实现人类智

    2024年02月03日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包