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使用单层感知器求解 XOR
我一直听说 XOR 问题不能通过单层感知器 不使用隐藏层 来解决 因为它不是线性可分的 我知道没有线性函数可以区分类别 但是 如果我们使用像 sin 或 cos 这样的非单调激活函数 情况仍然如此吗 我想这些类型的函数可能能够将它们分开 Y
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xor
Perceptron
多层感知器 - 寻找“分离”曲线
使用单层感知器 很容易找到 分隔线 我不知道专业术语 的方程 即根据感知器的权重在训练后将两种类型的点分开的线 在多层感知器中 如何以类似的方式找到分隔两种类型点的曲线 不是直线 方程 thanks 这只是尝试获得分离边界或曲线的近似值 D
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artificialintelligence
Perceptron
为什么单层感知器在没有归一化的情况下收敛得这么慢,即使裕量很大?
在我确认我的结果后 这个问题完全被重写了 Python Notebook可以找到here https www dropbox com s pwvfx9hbxzkym5r perceptron py dl 0 用别人写的一段代码 可以找到he
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Classification
Perceptron
Javascript 中用于异或门的简单感知器
我尝试使用单个感知器来预测异或门 然而 结果似乎完全是随机的 我找不到错误 我在这里做错了什么 是我的训练方法不对吗 或者感知器模型中是否存在任何错误 或者单个感知器不能用于解决这个问题 class Perceptron construct
javascript
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Perceptron
神经网络标准化输出数据
我有神经网络的训练数据以及预期输出 每个输入都是 10 维向量 有 1 个预期输出 我已经使用高斯规范化了训练数据 但我不知道如何规范化输出 因为它只有单一维度 有任何想法吗 Example 原始输入向量 128 91 71 076 100
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Normalization
Perceptron
算法选择建议
我必须做一个项目 尝试扫描车辆的形状并检测它是什么类型的车辆 扫描将使用称为 车辆扫描仪 的传感器进行 它们只有 50 束光 每束都有接收器和发射器如图所示 我从传感器获得每个光束的原始状态 阻挡或解锁 通过连续扫描 我们可以创建可能非常低
感知器学习算法不收敛于 0
这是我在 ANSI C 中的感知器实现 include
c
Algorithm
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Perceptron
在哈希图特征向量上运行感知器算法:java
我有以下代码 它将目录中的许多文件读入哈希映射 这是我的特征向量 从某种意义上说 它没有阻止 这有点天真 但这不是我现在最关心的问题 我想知道如何使用这个数据结构作为感知器算法的输入 我想我们称之为 词袋 不是吗 public class
Java
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Perceptron
感知器中的阈值有什么意义?
我很难看出阈值在单层感知器中的实际作用 无论阈值是多少 数据通常都是分离的 似乎较低的阈值可以更均匀地划分数据 这是它的用途吗 实际上 当您不使用偏差时 您只需设置阈值即可 否则 阈值为 0 请记住 单个神经元用超平面划分输入空间 好的 现
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Perceptron
感知机(Perceptron)无法解决异或(XOR)问题的原因
目录 1 异或问题 2 感知机 xff08 Perceptron xff09 感知机 xff08 Perceptron xff09 为什么无法解决异或 xff08 XOR xff09 问题呢 xff1f 1 异或问题 首先我们来分析一下什么
Perceptron
xor
无法解决异或
问题的原因