perceptron

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    SparkのMultilayerPerceptronClassifierです。レイヤーと奇妙なエラー

    MultilayerPerceptronClassifierのlayers []パラメーターに異なる値を使用している間、私はいくつかの奇妙なバグを経験し続けています。 同じデータのために： int[] layers = {100, 98, 2} new MultilayerPerceptronClassifier().setLayers(layers).setLabelCol(targetCol
    scala apache-spark neural-network apache-spark-mllib perceptron 2017-02-08

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    パーセプトロンの超平面

    ニューラルネットワークとパーセプトロンについては、Hyperplaneとは何ですか？ 次のパーセプトロンは、Hyperplaneを使用して実装されています。 perceptron_minin.m function [errors, sepplane ] = perceptron_minin (pclass , nclass) sepplane = rand (1 , columns (p
    neural-network perceptron 2016-12-27

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    単層パーセプトロン

    私は、MATLABの2つのクラスの問題のためにHeavyside関数を使ってSLPをトレーニングしようとしています。 入力は（00）、（01）、（10）、（11）です。 （1-1）の目標値に対して。 これは私がこれまで試したコードです：_ P = {1,2,3,4}; P{1}= [0 0]; P{2}= [0 1]; P{3}= [1 0]; P{4}= [1 1]; T = {1,
    neural-network perceptron 2017-03-01

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    ケラでデルタルールを使用する

    私は線形単層パーセプトロン（つまり、隠れ層なし、すべての入力をすべての出力に接続し、線形活性化関数）を構築しようとしています。デルタルールは、私は期待している結果を得ることはありません。私は損失関数として平均二乗誤差を使用していますが、はであるべきであり、単純にlearning_rate * error（* 2）の重み更新となりますが、何らかの形で結果が私の手動計算と大きく異なって見えます。私は何
    python machine-learning keras gradient-descent perceptron 2017-01-12

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    ニューラルネットワークによる出力データの正規化

    NNのトレーニングデータと予測出力があります。各入力は10次元のベクトルであり、期待される出力が1つです。Gaussianを使用してトレーニングデータを正規化しましたが、出力を正規化する方法はわかりません。何か案は？ 例： 生の入力ベクトル： -128.91、71.076、-100.75,4.2475、-98.811、77.219、4.4096、-15.382、-6.1477、-361.18 正規
    machine-learning neural-network normalization perceptron 2017-03-05

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    ユニグラムの機能を備えたパーセプトロンは、どのように学習し、次のステップは何ですか？

    私は基本的なNLPアルゴリズム、特にユニグラムの特徴を持つ単純なパーセプトロンについて学んでいます。 私はパーセプトロンの基本をthisとthisから探しました。 これはthisソースから適応私の簡単なHaskellのパーセプトロン、次のとおりです。 type Inputs = [Float] type Weights = [Float] type Threshold = Float typ
    haskell nlp neural-network perceptron 2017-01-15

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    マルチレイヤーパーセプトロンのトレーニング例を作る

    ハード・スレッシュホールド・アクティベーション機能を正しく実装した特定のネットワークの重みとバイアスのセットを得るために、いくつかの訓練例を作ろうとしています。 X_Iが他X_1 < X_2 < X_3 < x_4場合（ソート順）実数、及びネットワーク必須出力（Y 1）であり、そして0 4つの入力X_1、... x_4、 。 ハードしきい値のアクティブ化機能。 F（z）= 1（IF Z> = 0）
    machine-learning neural-network perceptron multi-layer activation-function 2017-01-27

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    partial_fit機能パーセプトロン

    私はpartial_fit(X,y)機能を使用してscikit-learnに（デフォルトのオプション付き）マルチレイヤーパーセプトロン（MLP）を訓練していると私は partial_fit([X1],[y1]) partial_fit([X2],[y2]) を呼び出すとの間に差があることに気付きます partial_fit([X1,X2],[y1,y2]) 2番目のオプションは高速ですが
    python scikit-learn neural-network perceptron 2017-01-27

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    MATLABパーセプトロンゼロから - OR関数

    私の最初の質問をします。 私は自分自身に神経ネットワークを教えており、現在パーセプトロンアルゴリズムをプログラムしようとしています。私はOR機能のためにそれを訓練したいが、それは機能していない。私は何が間違っているのか全く分からず、ツールボックスを使用しないインターネット上の解決法はありません。 input = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1]%input vector num_in =
    matlab neural-network training-data perceptron 2017-02-04
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