Tag: perceptron
Perceptron ist ein basic linear Klassifizierer, die Ausgänge binäre labels.
Training auf unausgeglichenen Daten mit TensorFlow
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Die Situation: Frage ich mich, wie zu verwenden TensorFlow optimal, wenn meine Trainingsdaten ist unausgewogen in der label distribution zwischen 2 Etiketten. Nehmen wir zum Beispiel an die MNIST-tutorial ist vereinfacht, um nur unterscheiden zwischen 1 und
Single-layer neural network
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Für die Implementierung von single-layer neural network, ich habe zwei Daten-Dateien. In: 0.832 64.643 0.818 78.843 Out: 0 0 1 0 0 1 Oben ist das format von 2 Daten-Dateien. Ziel Ausgang ist "1" für eine bestimmte
Warum ist Gewicht-Vektor orthogonal zur Entscheidung dem Flugzeug in neuronalen Netzen
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Ich bin Anfänger in neuronalen Netzen. Ich Lerne über perceptrons. Meine Frage ist, Warum ist Gewicht-Vektor senkrecht zur Entscheidung Grenze(Hyperplane)? Ich bezog mich viele Bücher, aber alle sind zu erwähnen, dass die Gewichts-Vektor ist senkrecht zur Entscheidung
plot Entscheidung Grenze matplotlib
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Ich bin ganz neu matplotlib und arbeite an einfachen Projekten kennen zu lernen. Ich Frage mich, wie könnte ich zeichnen Sie die Entscheidung, die Grenze, das ist das Gewicht-Vektor der form [w1,w2], die im Grunde trennt die
Was ist der Punkt, der die Schwelle in ein perceptron?
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Ich habe Schwierigkeiten, zu sehen, was die Schwelle tatsächlich in einer single-layer-perceptron. Die Daten werden in der Regel getrennt, egal, was der Wert der Schwelle ist. Es scheint eine niedrigere Schwelle teilt die Daten gleichmäßig; ist es
Parameter-Tuning für die Perceptron-Learning Algorithmus
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Ich habe irgendwie ein Problem, herauszufinden, wie die Optimierung der Parameter für meine perceptron-Algorithmus, so führt, dass es relativ gut auf ungesehenen Daten. Ich habe implementiert eine überprüfte arbeiten perceptron-Algorithmus, und ich möchte, um herauszufinden, eine Methode,
Perzeptron Lernalgorithmus konvergiert nicht zu 0
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Hier ist mein perceptron-Implementierung in ANSI-C: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> float randomFloat() { srand(time(NULL)); float r = (float)rand() / (float)RAND_MAX; return r; } int calculateOutput(float weights, float x, float y) { float sum = x
Multi-Layer Perceptron (MLP) Architektur: Kriterien für die Anzahl der versteckten Ebenen und die Größe der versteckten Ebene?
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Wenn wir 10 Eigenvektoren, dann können wir die 10 neuronalen Knoten im input-layer.Wenn wir 5 Leistungsklassen dann können wir 5 Knoten im output-layer.Aber was sind die Kriterien für die Auswahl der Anzahl der hidden layer in einem