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单层感知器原始形式与对偶形式实现

发布时间:2019-07-26 00:24 来源:未知 编辑:admin

  感知机原始形式代码实现,其中本人已详细注释,具体参考李航老师的《统计学习方法》例题,相关输入也写在in.txt中

  适合在校大学生初步实验使用,将此程序直接粘贴到Matlab的m文件中,便可直接运行,得到结果,本人已在博客中发表“与”运算实验,神经网络网址如下建议学有余力的同学不要下载,通过看我的博文,自己编出“或”运算代码,

  example4_1~example4_7为【单层感知器相关函数详解】中各个实例对应的代码脚本。 perception_hand.m为【单层感知器应用实例】手算部分的代码,修改后用于线性不可分问题的代码为perception_hand_un.m。 使用工具箱函数的代码为perception_fcn。共12个文件,

  适合在校大学生初步实验使用,将此程序直接粘贴到Matlab的m文件中,便可直接运行,得到结果,本人已在博客中发表“与”运算实验,神经网络网址如,建议学有余力的同学不要下载,通过看我的博文,自己编出“异或”运算代码

  1、应用单层感知器做的一个简单的分类 2、单层单输出感知器解决一个简单的分类问题 3、单层单输出感知器实现“或”功能 4、单层双输出感知器实现多个神经元的分类 5、多层感知器完成异或功能

  “与”、“或”运算感知器,代码中默认的是进行与运算,修改代码中的训练数据即可改变感知器类型。

  基于python2.7实现感知机学习算法(统计学习方法——李航),包含原始和对偶两种形式。

  example4_1~example4_7为第四节【单层感知器相关函数详解】中各个实例对应的代码脚本。 perception_hand.m为第五节【单层感知器应用实例】手算部分的代码,修改后用于线性不可分问题的代码为perception_hand_un.m。 使用工具箱函数的代码为perception_fcn。

  其中包括单层感知器,多层感知器,有奇异值感知器训练,以及线性不可分情况,均运行成功,请放心下载

  基于深度学习实现单层感知器的python代码,用单层感知器处理非线性分类问题,观察结果。

  这是手工推导的SVM的推导过程,其中对拉格朗日乘子的对偶问题做了详细的推导

  用Python对单层神经网络进行了编程实现,但目前代码仅限于单层,多层,深度神经网络还正在编写,敬请期待。

  设计单一感知器神经元来解决一个简单分类问题:将4个输入向量分为两类,其中两个输入向量对应的目标值为1,另两个向量对应的目标值为0 。用plot函数绘出向量分布和分类线 +1.0],目标向量为T=[1 1 0 0]

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