这是我在 ANSI C 中的感知器实现： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> float randomFloat() ...

我对线性激活感知器网络是否可以模拟非线性函数感到困惑。 根据我正在读的书（Mitchell），每个布尔函数都可以由一些基于感知器的互连单元网络来表示。这意味着非线性的异或可以用它来表示。 然而，在...

闭。此问题不符合 Stack Overflow 准则。它目前不接受答案。 这个问题似乎与帮助中心定义的范围内的编程无关。 2天前关闭。 改进此问题 我正在尝试实现 Hinton 等人撰写的一篇...

我试图实现具有不同激活函数的 MLP，但我不确定为什么它不适用于带有 Sigmoid 的 XOR 示例： 这是我的类，用于实现不同的行为功能： class ActivationFunction...

有必要使用具有反向误差传播的最简单的感知器来解释线性（二次等之后）函数。我得到了这个代码，但模型不学习，而只是随机抛出点。更改超参数（层数、周期数、学习率）只会改变散点的范围。 # -*- codi...

我一直在尝试对感知模型进行 k 折交叉验证。有一个错误，但多亏了有人，我才能够解决它。但后来我遇到了一条新的错误消息，如下所示。 class Perceptron(tf.keras.Model): ...

我有一个关于感知器算法的问题。作为一个数学概念，它与简单的线性回归密切相关，但是这两种情况之间的激活函数是不同的。假设我有一个线性可分离的数据集，我想找到一个将数据集分成 2 组的超平面。有了感知器，...

总之： 我的目标是弄清楚是否可以使用特定的复杂非线性函数来替换神经网络中的单个神经元。理想情况下，我想证明我可以训练MNIST的数字图片。我已经尝试过 pytorch，但它太慢了，主要是因为我无法弄...

我是机器学习的新手。我正在实现一个感知器，以查看哪些逻辑门功能是线性可分离的。对于NAND门，我得到了意想不到的结果。对于输入 X 和输出 y，模型给出的分数为 0.5，y 预测为 [1,0,0,0]...

我在 python 中复制了第一个 perceptron（ai），它使用一个 20x20 矩阵，其中 1 和 0 作为输入（1=白色，0=黑色）。我为它制作了 4 个图像矩阵，但我花了半个小时才制作它...