摘要:
本文转载自CSDN,原文链接 单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型,属于前向神经网络类型,但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线 阅读全文
本文转载自CSDN,原文链接 单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型,属于前向神经网络类型,但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线 阅读全文
posted @ 2019-06-01 20:55
GShang
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单层感知器是神经网络的入门常识,基本的单层感知器可以解决线性分类问题。这里我们通过实例体验感知器是如何运作的。本次实例参照教材《MATLAB神经网络原理与实例精解》。 单层感知器的基本结构 如图,单层感知器可以有多个输入,它们通过与权值相乘,再相加(即加权求和)后,经过一定的偏置,再由激活函数处理, 阅读全文
单层感知器是神经网络的入门常识,基本的单层感知器可以解决线性分类问题。这里我们通过实例体验感知器是如何运作的。本次实例参照教材《MATLAB神经网络原理与实例精解》。 单层感知器的基本结构 如图,单层感知器可以有多个输入,它们通过与权值相乘,再相加(即加权求和)后,经过一定的偏置,再由激活函数处理, 阅读全文
posted @ 2019-06-01 15:25
GShang
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本文转载自CSDN,作者yeler082,原文链接:https://blog.csdn.net/yeler082/article/details/78755095 1 引言 一直在说深度学习框架,最近也在使用tensorflow进行了简单的实验,但是对其中关系的理解还是不够到位,他们里面究竟是怎样的
说明:以下数据以及内容全部翻译自美国西储大学轴承数据中心,结合相关文献整理得到,不保证完全正确,请读者悉知。 参考资料(来源网络) 实验平台 平台组成 一个1.5KW(2马力)的电动机(图左侧); 一个扭矩传感器/ 译码器(图中间连接处); 一个功率测试计(图右侧); 电子控制器(图中没显示) 。
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