perceptron

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    XOR多層パーセプトロンの決定境界

    私は多層パーセプトロンを使ってXOR問題をシミュレートしようとしています。今のところ、私はそれが線形に分離可能ではないことを学んだので、隠れた層が必要です。私が理解できないのは、どのニューロンが決定境界を決定するのかです。私が見た限りでは、隠れ層ニューロン出力が考慮されるように見えますが、出力層の入力にのみ重みを変更すると、決定境界は変化しません。 これは私を混乱させており、これを理解するのに手伝
    machine-learning neural-network xor perceptron 2017-04-04

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    パーセプトロンに関するいくつかの質問

    私は少しのMLを勉強しています。私は頭の中で、特にパーセプトロンについていくつか疑問符をつけて立ち往生しています。例えば、私は尋ねています： 1）私たちはバイアスと私たちの線形セパレータの係数の右の重みを見ることができますか？これは、線形セパレータが線である2Dの場合にのみ有効です。 2）Googleの目標は、トレーニングデータのデータポイントを正確に分割するための線を作成することです。つまり、ラ
    machine-learning neural-network classification perceptron 2017-09-06

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    単変量時系列多層パーセプトロン（MLP）を用いた多段先行予測

    私は単変量時系列データを持っています。私は多段階の予測をしたい。 時系列の一歩予測を説明するthis質問に出会った。 しかし、私は多段階先行予測に興味があります。 例えば、典型的な単変量時系列データが time value ---- ------ t1 a1 t2 a2 .......... .......... t100 a100.
    neural-network time-series keras perceptron 2017-09-08

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    パーセプトロンと形状認識

    私は最近、単純なパーセプトロンを実装しました。このタイプのパーセプトロン（出力で2進情報を与える1つのニューロンだけで構成される）は、クラスが線形に分離可能な問題を解決することができます。 私は8×8ピクセルの画像で単純な形状認識を実装したいと考えています。例えば、私が描いたものが円であるかどうかを私に伝えることができればいいと思います。 この問題にクラスが線形に分離可能かどうかを知るにはどうすれ
    perceptron 2017-06-04

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    マルチパーセプトロンの内部機能を解釈する

    私は、医療画像分類タスク（超音波スキャン画像が健康状態または病気状態に属するかどうかを分類する）でマルチレイヤパーセプトロンを訓練しました。ネットワークは、2つの完全に接続された隠れ層と1つの出力ユニットで構成されています。次に、重さを調べて、画像内のどの特徴（例えば、ピクセルのクラスタ）がネットワークが異なるクラスを区別するために最も重要であるかを調べたいと思う。私のネットワークは隠れた重みの2
    machine-learning deep-learning perceptron 2017-06-08

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    AND論理ゲート（Python）の単層ニューラルネットワーク

    次のニューラルネットワークを単純なANDゲートとして機能させるように努力してきましたが、動作していないようです。以下は私のコードです： import numpy as np def sigmoid(x,derivative=False): if(derivative==True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x))
    python machine-learning neural-network logical-operators perceptron 2017-06-09

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    PythonのIrisデータが収束しないPerceptronコード

    import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class Perceptron(object): def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10): self.eta = eta self.n_iter = n_iter
    python-3.x machine-learning perceptron 2017-08-02

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    pythonシンプルニューラルフォワードネットXOR関数

    私はこの単純なモデルをニューラルネットを学習するために実装しました。それはよくトレーニングし、最初に与えられた出力を与えます。 これは私が一種の紛失している場所です.XOR機能の認識の例では、訓練をしないでテストできるようにしたいと考えています。オンライン上のすべての読み物がすべて訓練に関するものであると思われ、そこですぐに停止します。 これは、新しい入力ごとに、モデルが再計算してセット全体を訓練
    python neural-network perceptron 2017-06-19

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    NOT関数のブールパーセプトロン

    私は基本的なブール式の単純なパーセプトロンを実装しようとしています。しかし、私は正しくパーセプトロンを訓練することができませんでした。 私は正常に与えられた入力セットの正しい値を返すためにととORパーセプトロンをtraineすることができました。しかし、私が訓練しようとするときNOT。 私はそれをやっている方法です： ととORパーセプトロンは2つの入力、2つの重みと（バイアス入力に固定して）一つバ
    javascript machine-learning neural-network boolean-logic perceptron 2017-08-11

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    トレーニングごとに重みが異なるパーセプトロンの例

    ニューラルネットワークを初めて使用しています。 私は1Kの例のトレーニングデータセットを持っています。各例には5つの機能が含まれています。 当初、私はいくつかの機能を重み付けに提供しました。 したがって、各例に関連付けられた重みに1Kの値が格納されているか、すべての1Kの例で重みの値が同じになっていますか？ i.e. example1 => [f1,f2,f3,f4,f5] -> [w1e1,w2
    machine-learning neural-network weight perceptron 2017-08-22
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