2. 程式人生 > >資料探勘——多層感知器演算法簡介

資料探勘——多層感知器演算法簡介

阿新 • • 發佈：2019-01-15

XOR(抑或)是一種非線性函式,不能被線性可分

人工神經網路簡介

人工神經網路由三部分組成:
- 架構:描述神經元的層次與連線神經元的結構
- 激勵函式
- 找出最優權重值的學習演算法

人工神經網路主要型別:
1. 前饋神經網路:最常用的神經網路型別,一般定義為有向無環圖,訊號只能沿著最終出入的那個方向傳播
2. 反饋神經網路:網路圖中有環.反饋環表示網路的一種內部狀態

多層感知器

多層感知器(multilayer perceptron, MLP)是目前最流行的人工神經網路之一.
下圖所示三層架構的多層感知器.帶+1標籤的是常誤差項神經元,大多數結構圖都不會畫出來

三層感知器

隱藏層中的人工神經元,也稱單元,通常用非線性激勵函式,如雙曲正切函式和邏輯函式:
f(x)=tanh(x)
f(x)=1/(1+e^(-x))

成本函式

和其他監督模型一樣,目標是找到成本函式最小化的權重值,通常,mlp的成本函式是殘差平方和的均值,計算公式如下:

成本函式

成本函式最小化

反向傳播(backpropagation)演算法經常用來求解最小化問題

前向傳播

從特徵變數輸入到網路，然後傳播到下一層產生輸出激勵。

計算過程

反向傳播

把輸出單元計算的誤差作為網路誤差，反向傳回去
計算出其他層的誤差，然後再更新權重。

相關推薦

資料探勘——多層感知器演算法簡介

XOR(抑或)是一種非線性函式,不能被線性可分 人工神經網路簡介 人工神經網路由三部分組成: - 架構:描述神經元的層次與連線神經元的結構 - 激勵函式 - 找出最優權重值的學習演算法 人工神經網路主要型別: 1. 前饋神經網路:最常用

資料探勘——多層感知器手寫體識別的Python實現

# coding=utf-8 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split, cross_val_score fro

資料探勘——多層感知器的Python實現

# coding=utf-8 from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neural_network import MultilayerPerceptronClassif

scikit-learn中的多層感知器呼叫模型輸出資料型別為float出現Unknown label type: 'unknown'

受下面截圖的啟發，說的意思好像是輸出型別必須是絕對的（categorical），train_y後加上astype(‘int’)即可，fit(train_x,train_y.astype(‘int’))，但是不能試astype('float')，用這個還是會報錯，具體原因我不清楚，解決方法就是把輸出資

Python實現多層感知器MLP（基於雙月資料集）

1、載入必要的庫，生成資料集 import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class moon_data_class(object): def

多層感知器識別手寫數字算法程序

itl cti val shape erb ase 鏈接 n) frame 1 #coding=utf-8 2 #1.數據預處理 3 import numpy as np #導入模塊，numpy是擴展鏈接庫 4 import pan

Keras多層感知器：印第安糖尿病人診斷

例項中使用的是Pima Indians Diabetes資料集，資料集有八項屬性和對應輸出： （1）懷孕次數 （2）2小時口服葡萄糖耐量實驗中血漿葡萄糖濃度 （3）舒張壓 （4）三頭肌皮褶皺厚度 （5）2小時血清胰島素 （6）身體質量指數 （7）糖尿病譜系功能 （8）

資料探勘之十大經典演算法

國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評選出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, k

資料探勘之AdaBoost裝袋提升演算法

python3程式碼實現在https://github.com/yantijin/Lean_DataMining上，時間匆忙，敬請之處錯誤之處，謝謝！ 以下內容轉自：https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/4363511

資料探勘之關聯規則Apriori演算法

一、Aoriori原始演算法： 頻繁挖掘模式與關聯規則 關聯規則兩個基本的指標(假設有事務A和事務B) 　　1、支援度(suport)：計算公式如下 　　　　 　　2、置信度(confidence)： 　　 關聯規則的挖掘過程： 　　1、設定最小支援度閾值，找出所有的頻繁項集且每個出現的次數要

國際旅行人數預測——使用多層感知器

這個例子是使用多層感知器來處理時間序列問題，例子來源於魏貞原老師的書。 資料集使用的是國際旅行旅客人數資料集（international-airline-passengers） 資料集下載：國際旅行旅客人數資料集（international-airline-passengers） 利用m

theano 多層感知器模型

本節要用Theano實現的結構是一個隱層的多層感知器模型（MLP）。MLP可以看成一種對數迴歸器，其中輸入通過非線性轉移矩陣ΦΦ做一個變換處理，以便於把輸入資料投影到一個線性可分的空間上。MLP的中間層一般稱為隱層。單一的隱層便可以確保MLP全域性近似。然而，我們稍後還會

大資料探勘領域十大經典演算法之—CART演算法（附程式碼）

簡介 CART與C4.5類似，是決策樹演算法的一種。此外，常見的決策樹演算法還有ID3，這三者的不同之處在於特徵的劃分： ID3：特徵劃分基於資訊增益 C4.5：特徵劃分基於資訊增益比 CART：特徵劃分基於基尼指數 基本思想 CART假設決策樹是二叉樹，

【深度學習】多層感知器解決異或問題

利用Python 建立兩層感知器，利用W-H學習規則訓練網路權值： #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import random import numpy as np import matplotl

資料探勘的十大經典演算法

如果有對大資料感興趣程式設計師，可來我們的大資料交流扣qun哦：591305687裡面免費送大資料的系統教程噢！ 小編也是一名從事了5年的資料演算法工程師，花了近兩個月整理了一份較適合當下學習的乾貨，以及我這5年的工作經驗，分享給每一位想學大資料的小夥伴，這裡是大資料學習者聚集地，歡迎

資料探勘領域十大經典演算法之—樸素貝葉斯演算法（超詳細附程式碼）

簡介 NaïveBayes演算法，又叫樸素貝葉斯演算法，樸素：特徵條件獨立；貝葉斯：基於貝葉斯定理。屬於監督學習的生成模型，實現簡單，沒有迭代，並有堅實的數學理論（即貝葉斯定理）作為支撐。在大量樣本下會有較好的表現，不適用於輸入向量的特徵條件有關聯的場景。 基本思想 (1)

資料探勘領域十大經典演算法之—SVM演算法（超詳細附程式碼）

簡介 SVM(Support Vector Machine)中文名為支援向量機，是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類以及迴歸分析。 相關概念 分類器：分類器就是給定一個樣本的資料，判定這個樣本屬於哪個類別的演算法。例如在股

keras多層感知器識別手寫數字

2.Keras建立多層感知器模型(接上一篇) 2.1簡單介紹多層感知器模型 注：以下模型及其說明來自於《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實踐應用》林大貴 著 以矩陣方式模擬多層感知器模型的工作方式(如下圖所示) 建立輸入與隱藏層的公式： h1=

資料探勘領域十大經典演算法之—SVM演算法

本文轉自：https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79483057 簡介 SVM(Support Vector Machine)中文名為支援向量機，是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是一個有監督的學習模型，通常用來

MLP（多層感知器）神經網路

由前面介紹看到，單個感知器能夠完成線性可分資料的分類問題，是一種最簡單的可以“學習”的機器。但他無法解決非線性問題。比如下圖中的XOR問題：即（1,1）（-1,-1）屬於同一類，而（1,-1）（-1,1）屬於第二類的問題，不能由單個感知器正確分類。 即在Minsky和Papert的專著《感知器》所分