Perguntas com a marcação «perceptron»

Estou examinando as anotações de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina. As notas nos apresentam regressão logística e, em seguida, perceptron. Ao descrever o Perceptron, as notas dizem que apenas mudamos a definição da função de limite usada para a regressão logística. Depois disso, podemos usar o modelo Perceptron para …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Essencialmente, minha pergunta é que, nos Perceptrons multicamadas, os perceptrons são usados ​​com uma função de ativação sigmóide. De modo que na regra de actualização y é calculado comoy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Como esse Perceptron "sigmóide" difere de uma regressão logística então? Eu diria que um perceptron sigmóide de camada …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

Esta é uma questão de terminologia. Às vezes, vejo as pessoas se referirem às redes neurais profundas como "perceptrons de várias camadas", por que isso? Um perceptron, fui ensinado, é um classificador de camada única (ou regressor) com uma saída de limiar binário usando uma maneira específica de treinar os …

16 neural-networks  perceptron 

Eu experimentei um pouco com diferentes implementações do Perceptron e quero ter certeza de que entendi as "iterações" corretamente. Regra original do perceptron de Rosenblatt Tanto quanto eu entendo, no algoritmo clássico de Rosenblatt perceptron, os pesos são atualizados simultaneamente após cada exemplo de treinamento via Δw(t+1)=Δw(t)+η(target−actual)xiΔw(t+1)=Δw(t)+η(target−actual)xi\Delta{w}^{(t+1)} = \Delta{w}^{(t)} + …

15 optimization  gradient-descent  perceptron 

Existe alguma diferença entre os termos "rede neural" e "perceptron"?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

Estou tentando traçar o limite de decisão de um algoritmo perceptron e estou realmente confuso sobre algumas coisas. Minhas instâncias de entrada estão no formato , basicamente uma instância de entrada 2D ( x 1 e x 2 ) e um valor alvo de classe binária ( y ) [1 …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

Problemas de classificação com limites não lineares não podem ser resolvidos por um simples perceptron . O código R a seguir é para fins ilustrativos e baseia-se neste exemplo em Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

Eu estou pensando sobre as diferenças. Com base no meu entendimento, o MLP é um tipo de rede neural, onde a função de ativação é sigmóide e o termo de erro é um erro de entropia cruzada (logística). Procurando ajuda, obrigado!

8 neural-networks  perceptron