04 2015 档案

摘要：上图为神经元的McCulloch-Pitts模型 神经元：神经网络操作的基本信息处理单位。 神经元的基本元素：突触、加法器、偏置、激活函数。 神经元数学表示： Uk的称呼：线性组合器的输出 Vk=Uk+Bk的称呼：诱导局部域、激活电位。 偏置的作用是为Uk做仿射变换。 激活函数的类型：阀值函数(Heaviside)、sigmoid函数。 ... 阅读全文

摘要：直入正题，首先要确定的是Rosenblatt感知器的应用范围是线性可分模型（通俗的讲就是在N维空间中存在一个超平面可以将整个模型一分为二）其作用就是分类，由一个具有可调突触权值和偏置的神经元组成。 模式：事务的标准样式。 感知器：感知器模型（神经元）+感知器算法（收敛）。 建立在一个神经元上的感知器只能完成两类的模式分类，扩展多个神经元可完成多类的模式分类。 ... 阅读全文

摘要：1:事件的运算定律： 预设试验E为扔骰子试验，事件A:{t|t=1、2、3}、B:{t|t=3、5}、C:{t|t=3、4、5、6}则有如下的定律。 交换律：A∪B=B∪A、A∩B=B∩A。 结合律：A∪(B∪C)=(A∪B)∪C、A∩(B∩C)=(A∩B)∩C。 分配律：A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C)、A∩(B∪C)=(A∩B)∪（A∩C）。 ... 阅读全文

摘要：Ω⊃⊂¹²³≈≡≠＝≤≥＜＞≮≯∷±∓＋－×÷／∫∮∝∞∧∨∑∏∪∩∈∵∴⊥∥∠⌒⊙≌∽√αβγδεζηθικλμνξοπρστυφχψω ΑΒΓΔΕΖΗΘΙΚΛΜΝΞΟΠΡΣΤΥΦΧΨΩ§№☆★○●◎◇◆□℃‰■△▲※→←↑↓↖↗↘↙〓¤°＃＆＠＼︿＿￣―♂♀～Δ㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦㈧㈨㈩①②③④⑤⑥⑦... 阅读全文

摘要：各种名词让人看的眼花缭乱，其实把各种名词的含义理解清楚，才是学习概率论的第一步！！！comeon baby！！ 走起！！样本空间：你目前做的试验可能出现的所有情况组成一个集合，这个集合就是样本空间。比如：你目前正在做抛硬币试验，那么集合S：{正面，反面，竖起来了}就是这个试验的样本空间。样本点：组成... 阅读全文