读论文《The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain》

最新推荐文章于 2023-03-08 13:24:44 发布

读论文《The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain》

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文章地址： http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77620799

introduce

这篇论文是神经网络的开山之作，在论文中Rosenblatt提出了感知机（perceptron），为后来对人工神经网络的研究奠定了基础。

在文章开头，作者提出我们要了解智能对知觉识别，泛化，回忆和思考的能力，我们必须首先回答三个基本问题：

1.生物系统如何感知或检测物理世界的信息？
2.以什么形式存储或记住信息？
3.存储或记忆中的信息如何影响识别和行为？
文章关注了第2、3个问题，并认为对于第2个问题，“不管什么信息被保留都必须以某种方式存储为特定响应的偏好;即信息包含在连接或关联中”是最好的解释。 
同时作者认为应该把第三个问题的答案与第二个问题的答案相结合：由于所存储的信息采用新的联系形式，或神经系统中的传播渠道，因此，新的刺激将利用已经创建的这些新途径，自动激活适当的响应&
                    读论文《The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain》
                    这篇论文是神经网络的开山之作，在论文中Rosenblatt提出了感知机（perceptron），为后来对人工神经网络的研究奠定了基础。
 const perceptron = require('./perceptron')
初始化模型（x =输入，y =目标）：
 let x = [[1, 1, 1], [0, 0, 0], [1, 0, 1]]
let y = [1, 0, 1]
let p = new perceptron(x, y, epochs=10, learn_rate=.1)
火车模型：
 p.fit()
				Implementing a perceptron learning algorithm in PythonDefine a Classimport numpy as np
class Perceptron(object):
    &quot;&quot;&quot;Perceptron classifier.    Parameters
    ------------
    eta : float
				本文为《Introduction to Probability》的读书笔记
目录SETS 集合Notation & ConceptsPROBABILISTIC MODELS 概率模型Sample Spaces and Events 样本空间和事件Sequential Models 序贯模型Probability Laws 概率律
SETS 集合
Notation & Concepts
Universal set, denoted by Ω\OmegaΩ, which contains al
				《统计学习方法（第二版）——李航》第2章感知机 笔记论文介绍特点模型结构相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch API:tensorflow API
《统计学习方法（第二版）——李航》 笔记
原论文：《The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain》
1958年6月发表的文章，提出了感知机，一个线性二分类模型，是神经
				一入ML深似海啊… 
这里主要是《神经网络与机器学习》（Neural Networks and Learning Machines，以下简称《神机》）的笔记，以及一些周志华的《机器学习》的内容，可能夹杂有自己的吐槽，以及自己用R语言随便撸的实现。 
话说这个《神经网络与机器学习》还真是奇书，不知是作者风格还是翻译问题，一眼望去看不到几句人话（也许是水利狗看不懂），感觉我就是纯买来自虐的。 
Python 机器学习
Chapter 2 - Training Machine Learning Algorithms for Classification
训练机器学习算法从而实现分类
Note that the optional watermark extension is a small IPython notebook plugin that I developed to make the code reproducible. You c
				本文是笔者在学习Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective, 2nd Edition第18章内容时所记的笔记，主要对感知器模型进行了探讨，也一并对以往学习中所遇到的模型进行了简单的归纳和总结，适于机器学习和深度学习的初学者，鉴于本人也仍处于入门阶段，欢迎大家留言探讨~
文中出现的所有图片均为个人原创，使用geogebra绘制
感知器模型（the perceptron）
文章目录感知器模型（the perce
    人工神经网络模型是指对网络结构、联结权值和学习能力的总括。常用的网络模型已有数十种。例如：
     传统的感知机模型；具有误差反向传播功能的反向传播网络模型；采用多变量插值的径向基函数网络模型；建立在统计学习理论基础上的支撑向量机网络模型；采用反馈联接方式的反馈网络模型；基于模拟退火算法的随机网络模型。
     1. 感知器（Perceptron）模...
				这个错误通常是由于缺少依赖项或类路径问题导致的。请确保您的项目中包含了 `hanlp` 的相关依赖项，并且这些依赖项已正确地配置在类路径中。
如果您使用的是 Maven 或 Gradle 等构建工具，可以尝试重新下载依赖项，或者检查您的构建文件是否正确配置了这些依赖项。如果您是手动管理依赖项的话，请确保您已将 `hanlp` 的相关 jar 文件添加到类路径中。
如果问题仍然存在，请检查您的代码是否正确地导入了 `com.hankcs.hanlp.model.perceptron.NGramTokenizer` 类，并且该类是否存在于您的依赖项中。