问题标签 [perceptron]

对于单层神经网络的实现，我有两个数据文件。

以上是2个数据文件的格式。

对于相应输入所属的特定类，目标输出为“1”，其余 2 个输出为“0”。

问题如下：

您的单层神经网络将在 Y = A*X + b 中找到 A（3 x 2 矩阵）和 b（3 x 1 向量），其中 Y 是 [C1, C2, C3]' 而 X 是 [x1, x2]' .

为了用神经网络解决上述问题，我们可以将方程改写如下： Y = A' * X' 其中 A' = [A b]（3×3 矩阵）并且 X' 是 [x1, x2, 1]'

现在您可以使用具有三个输入节点（一个分别用于 x1、x2 和 1）和三个输出（C1、C2、C3）的神经网络。

结果 9（因为我们在 3 个输入和 3 个输出之间有 9 个连接）权重将等效于 A' 矩阵的元素。

基本上，我正在尝试做这样的事情，但它不起作用：

我在其他文件中编写了这个函数，并在我之前的代码中调用它。

我一直在阅读一些关于神经元、感知器和多层感知器概念的在线教程。现在，我想在我自己的例子中实现这个概念。我想做的是在我的网络中实现以下简单算法：

假设我们有 4 个浮点数minus1, plus1, minus2,plus2

但这是我的担忧：

1. 如何为我的网络提供以下数字：63.8990、-165.177、1.33001 或 0.98401？

2. 我应该如何选择输入的数量，因为我有 4 个数字，但我不知道是应该只使用 4 个输入还是先将所有内容转换为位，然后根据相关位数选择输入的数量？

3. 考虑到 3 种类型的输出 (1,-1,0)，我是否应该在输出层中需要 3 个神经元，每个神经元代表一种特定类型的答案，或者我应该训练网络分别学习每种答案（第一个是 1网络，-1 表示第二个，0 表示最后一个）？

预先感谢大家的阅读，非常感谢您的帮助

斯蒂芬妮

嗨，我对 Python 和 NLP 很陌生。我需要实现一个感知器分类器。我搜索了一些网站，但没有找到足够的信息。现在我有一些文件，我根据类别（体育、娱乐等）进行了分组。我还列出了这些文档中最常用的单词及其频率。在一个特定的网站上，有人说我必须有某种接受参数 x 和 w 的决策函数。x 显然是某种向量（我不知道 w 是什么）。但我不知道如何使用我必须构建感知器算法的信息以及如何使用它对我的文档进行分类。你有什么想法吗？谢谢 ：）

在 Matlab 中运行感知器代码后，我得到以下权重：

如果我从这些权重开始：

如何绘制分隔 2 个类的线。有必要求解线性系统，但如何求解？

• 计算值的方法是否正确，将用于绘图？
• 怎么画线？？任何例子？？？

我正在编写一个感知器来学习对面孔图片中的性别进行分类。我对 MATLAB 非常陌生，所以我需要很多帮助。我有几个问题：

1. 我正在尝试编写一个函数：

   其中 y 是预测结果，x 是作为一个非常大的矩阵放入的训练/测试集，w 是方程的权重。之后的部分%是我正在尝试编写的，但我不知道如何在 MATLAB 代码中编写它。有什么想法吗？

2. 我正在尝试编写第二个函数：

   w、x 和 y 具有与上述相同的值，并且 err 是我的误差函数，我试图通过感知器的步骤将其最小化。

3. 我试图在我的感知器中创建一个步骤，通过在我的原始方程上使用梯度下降来降低错误百分比。有谁知道我如何使用梯度下降增加 w 以使用 if then 语句最小化误差函数？

如果可以帮助您回答这些问题，我可以提出到目前为止的代码。

谢谢！

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好的，所以我仍在为此编写代码，并希望在我有更完整的内容时将其发布。我现在最大的问题是：

我有以下功能：

现在我知道我应该设置一个阈值，但无法弄清楚我应该输入什么作为阈值！有什么想法吗？

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这是我到目前为止所拥有的。仍然需要对其进行更改，但我将不胜感激，尤其是关于结构的意见，以及有关进行需要进行更改的建议！

所以这里展示了一个简单的例子——2个浮点数作为数据+1个浮点数作为输出：

我们用类似的东西创建 AN

而不是我们只是高高的 openCV 来训练我们的网络。

我想知道我们是否有 Nx2 数据浮点数 + 1 个浮点数作为输出，我们希望将第一个神经元作为输入第一行（N 个浮点数）和第二个神经元第二行（N 个浮点数据元素）我们需要添加什么我们的代码？

所以有炉排样本（我们只找到了一个真实样本）。这是相当有限的。它展示了如何创建人工中性网络的架构，其中一层的所有神经元都连接（前向）到下一层（下一层）的所有神经元。我们想要管理这些连接，以便创建一个 ANN，其中第二层的每个神经元仅连接到下一层的 2 个神经元。所以我们想要：

I have four points: a=(-0.5, -0.5) b=(-0.5, 0.5) c=(0.3, -0.5) d=(0.0, 1.0)

I need to classificate these points, first a,b and after c, d

The first step is to define the perceptron, but, What is the way to define a perceptron in R?

Thanks

我想在 Hadoop 的帮助下训练一个神经网络。我们知道，在训练神经网络时，每个神经元的权重每次迭代都会改变，并且每次迭代都依赖于前一次。我是 Hadoop 新手，不太熟悉它提供的功能。我可以在addDependingJob()强调依赖关系的方法的帮助下链接迭代吗？或者可以使用其他技巧在 Hadoop 的帮助下实现 NN。

任何建议将不胜感激。

谢谢和最好的问候。

我正在尝试使用单层感知器，我想我（大部分）了解一切。但是，我不明白应该将校正（学习率*误差）添加到哪个权重。在我看到的例子中，它似乎是任意的。