机器学习/深度学习测试题(二)—— 单层线性神经网络求解异或问题
1. 输入样本的处理
听起来似乎是一个比较奇怪的说法,不对输入做任何处理的话,是无法求解异或问题的。这里提供一种对输入进行处理的可行方式:对输入样本做必要的升维处理,其实质是引入非线性分量。
如下图所示:
X = [0, 0, 0; 0, 1, 1; 1, 0, 1; 1, 1, 0];% 行表示样本,包含输入值和目标值
P = [X(:, 1), X(:, 1).^2, X(:, 1).*X(:, 2), X(:, 2).^2, X(:, 2)]';% 为了保证 matlab 接口的一致性,使其每一列为一个样本;
d = X(:, 3)';
2. 定义单层线性神经网络
lr = maxlinlr(P, 'bias');% 根据 1996 年 Hayjin 证明的 LMS 算法的收敛性,最大学习率与输入样本矩阵的自相关矩阵的最大特征值有关;
net = linearlayer(0, lr);% 开始训练
net = train(net, P, d);% 测试
sim(net, P)% 查看学习到的权值
net.iw{:}
net.b{:}
机器学习/深度学习测试题(二)—— 单层线性神经网络求解异或问题相关推荐
- MATLAB与深度学习(二)— 训练神经网络(图像分类识别)
MATLAB与深度学习(二)- 训练神经网络(图像分类识别) 上一篇,我们介绍了与深度学习相关的MATLAB工具包.这一篇,我们将介绍如何训练神经网络和相关的基础知识.本文借鉴和引用了网上许多前辈的经 ...
- 机器学习/深度学习测试题(一) —— 单层感知器的激活函数
问,更换单层感知器的激活函数(比如改为 tanh\tanh 函数),能否使模型具有解决非线性分类问题的能力. tanh(s)=exp(s)−exp(−s)exp(s)+exp(−s) \tanh(s) ...
- 深度学习实践指南(五)—— 求解异或问题
(1)本文的实现为仅有一个隐层的输入层-隐层-输出层的三层简单神经网络 (2)因为模型较为简单,参数较少,权值矩阵的更新我们采用的数值分析的方式,而不是反向传播. import numpy as np ...
- 深度学习笔记其五:卷积神经网络和PYTORCH
深度学习笔记其五:卷积神经网络和PYTORCH 1. 从全连接层到卷积 1.1 不变性 1.2 多层感知机的限制 1.2.1 平移不变性 1.2.2 局部性 1.3 卷积 1.4 "沃尔多在 ...
- 华南理工深度学习与神经网络期末考试_深度学习基础:单层神经网络之线性回归...
3.1 线性回归 线性回归输出是一个连续值,因此适用于回归问题.回归问题在实际中很常见,如预测房屋价格.气温.销售额等连续值的问题.与回归问题不同,分类问题中模型的最终输出是一个离散值.我们所说的图像 ...
- 机器学习——深度学习之卷积神经网络(CNN)——AlexNet卷积神经网络结构
目录 一.AlexNet卷积神经网络结构模型 1.数据库ImageNet 2.AlexNet第一层卷积层 二.AlexNet卷积神经网络的改进 1.非线性变化函数的改变--ReLU 2.最大池化(Ma ...
- 机器学习——深度学习之卷积神经网络(CNN)——LeNet卷积神经网络结构
目录 一.卷积神经网络 1.卷积神经的作用 2.LeNet 1)数据库准备--minst 2)模型· 二.关于卷积神经网络结构的一些术语定义 1.特征图(Feature map) 2.height(长 ...
- 毕业设计 : 车牌识别系统实现【全网最详细】 - opencv 卷积神经网络 机器学习 深度学习
文章目录 0 简介 1 车牌识别原理和流程 1.1 车牌定位 1.2 基于图形图像学的定位方法. 1.3 基于机器学习的定位方法. 1.4 字符分割 1.5 字符识别 2 基于机器学习的车牌识别 2. ...
- 基于Python+百度语音的智能语音ChatGPT聊天机器人(机器学习+深度学习+语义识别)含全部工程源码 适合个人二次开发
目录 前言 总体设计 系统整体结构图 系统流程图 运行环境 Python 环境 Pycharm 环境 ChatterBot 环境 模块实现 1. 模型构建 2. 服务器端 3. 客户端 4. 语音录入 ...
最新文章
- 一步一步SharePoint 2007系列文章目录
- 从源码了解spring bean实例化过程
- WWDC 2018 New Localization Workflows
- textview 背景变形_重庆新中式床背景品牌
- Spark(5)——standalone模式
- 在BAE上搭建python,django环境小记
- dm365 resize
- MySQL 5.7.9 免安装配置
- WolframTones:用一种新科学谱写一种新音乐
- IntelliJ IDEA开发Java笔记
- C语言图形库——EasyX基本贴图
- Parity(奇偶校验)和ECC(错误检查和纠正)
- 面向对象,继承封装的应用
- C语言入门——C语言概述
- C#高级编程——C#扩展方法+接口,定义统一的搜索接口,基于Unity(三)——图文详解加源码
- 【数据库设计】学籍管理的数据库系统
- http与Socket区别
- android 自定义 snackbar,Android Study Material Design 五 之:自定义Toast以及玩转SnackBar...
- 浅谈计算机应用的认识,浅谈《计算机应用基础》教学
- 如何从Mac电脑的时间机器中查看恢复特定文件夹备份?
热门文章
- 删除网络信息服务器端,网络安全:手动清除gh0st远控服务端
- 主节点数量_你知道电气主接线常见接线方式吗?建议收藏共同学习
- fastadmin出现token验证错误!_gitee 拥有3.7k星星的极速后台框架—FastAdmin了解一下...
- Spring boot 日志框架
- git 本地库的使用
- android自定义协议,Android / iOS-自定义URI /协议处理
- 文件被损坏 java_使用PDF.JS实现pdf文件在线预览时,报文件被损坏的错误
- 华语歌坛年度压轴 王力宏新专辑《心中的日月》
- 圣诞节就这么过了.........
- 目标检测 数据集—标注工具 labelImg/labelme