單層感知器演算法

㈠ 神經網路中的單層感知器中的權值誤差方程是如何得到的，是數學推導的嗎

權值誤差方程
這個是啥？

㈡ 為什麼感知器選擇正負一作為分類的輸出，而不是1，2或5，-5

感知器學習演算法是神經網路中的一個概念，單層感知器是最簡單的神經網路，輸入層和輸出層直接相連。

每一個輸入端和其上的權值相乘，然後將這些乘積相加得到乘積和，這個結果與閾值相比較（一般為0），若大於閾值輸出端就取1，反之，輸出端取-1。

2、權值更新
初始權重向量W=[0,0,0]，更新公式W(i)=W(i)+ΔW(i)；ΔW(i)=η*(y-y』)*X(i)；
η：學習率，介於[0,1]之間
y：輸入樣本的正確分類
y』：感知器計算出來的分類
通過上面公式不斷更新權值，直到達到分類要求。

3、演算法步驟

初始化權重向量W，與輸入向量做點乘，將結果與閾值作比較，得到分類結果1或-1。

㈢ 標題 69年左右,神經網路的發展陷入低潮的原因是什麼

第一次低谷：缺乏訓練演算法。第二次低谷：硬體資源不行，訓練演算法仍有待改進。
人工神經網路（ArtificialNeuralNetwork,ANN）最早叫做感知器（Perceptron）。早在1969年，MarvinMinsky出版了《Perceptrons》一書，其中有個著名觀點：單層感知器無法解決XOR問題，而需要採用多層感知器（Multi-LayerPerceptrons,MLPs）才可以表達非線性函數，但此時並沒有訓練MLPs的演算法，神經網路第一次陷入低谷。後來，來自美國的PaulWerbos在1974年的博士畢業論文中深刻分析了反向傳播演算法（BackPropagation,BP）對於訓練神經網路的可能性，這是首次提出將BP應用於神經網路，但並沒有發表相關學術論文。然後，YannLeCun大神於80年代博士在讀期間，提出了神經網路的BP演算法原型，並於1986年開始流行起來。

㈣ 求單層感知器關於邏輯或運算的學習演算法.c程序描述.

在關於C語言的很多資料中，都有關於邏輯運算的演算法，可以自己參考課本解決。

㈤ 為什麼感知機（單層神經網路）不能解決異或問題

不僅僅是感知機， 所有的線性分類器都有這樣的問題，包括LDA(Linear discriminant analysis), linear-SVM， Logistic regression都不能做XOR。 但這些演算法還是十分流行，因為現實的機器學習問題中XOR的情況並不是很多。

㈥ LMS演算法的簡介

全稱 Least mean square 演算法。中文是最小均方演算法。
感知器和自適應線性元件在歷史上幾乎是同時提出的，並且兩者在對權值的調整的演算法非常相似。它們都是基於糾錯學習規則的學習演算法。感知器演算法存在如下問題：不能推廣到一般的前向網路中；函數不是線性可分時，得不出任何結果。而由美國斯坦福大學的Widrow和Hoff在研究自適應理論時提出的LMS演算法，由於其容易實現而很快得到了廣泛應用，成為自適應濾波的標准演算法。

㈦ BP神經網路和感知器有什麼區別

1、發展背景不同：

感知器是Frank Rosenblatt在1957年所發明的一種人工神經網路，可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網路，是一種二元線性分類器。

而BP神經網路發展於20世紀80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分別獨立發現了誤差反向傳播演算法，簡稱BP，系統解決了多層神經網路隱含層連接權學習問題，並在數學上給出了完整推導。

2、結構不同：

BP網路是在輸入層與輸出層之間增加若干層(一層或多層)神經元，這些神經元稱為隱單元，它們與外界沒有直接的聯系，但其狀態的改變，則能影響輸入與輸出之間的關系，每一層可以有若干個節點。

感知器也被指為單層的人工神經網路，以區別於較復雜的多層感知器（Multilayer Perceptron）。 作為一種線性分類器，（單層）感知器可說是最簡單的前向人工神經網路形式。

3、演算法不同：

BP神經網路的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。感知器使用特徵向量來表示的前饋式人工神經網路，它是一種二元分類器，輸入直接經過權重關系轉換為輸出。

㈧ 什麼是LMS演算法

LMS演算法是指 Least mean square 演算法的意思。
全稱 Least mean square 演算法。是最小均方演算法中文。
感知器和自適應線性元件在歷史上幾乎是同時提出的，並且兩者在對權值的調整的演算法非常相似。它們都是基於糾錯學習規則的學習演算法。感知器演算法存在如下問題：不能推廣到一般的前向網路中；函數不是線性可分時，得不出任何結果。而由美國斯坦福大學的Widrow和Hopf在研究自適應理論時提出的LMS演算法，由於其容易實現而很快得到了廣泛應用，成為自適應濾波的標准演算法。

㈨ python編程培訓北京的哪裡好，學出來可以做什麼，看起來程序員厲害的不行

現在學python的人很多，如果只給一個理由的話，一句話：寫起來快、看起來明白。

你要非要問它可以干什麼。作為通用性的語言基本上什麼都能幹，除了一些對性能要求很高的場合。比較常見的領域是：web伺服器、科學計算、應用內嵌腳本、系統管理（程度由高到低）。

就這個事情而言簡單說說我的看法吧。

首先，我覺得趕時髦沒有任何的問題（話說Python現在算時髦么，都快20年了。時髦的應該是go、hack之類的吧）。作為一個職業程序員，追趕技術的潮流本來就是很正常的事。有了什麼新的工具、語言、理論。先拿來玩一玩，了解一下他的特性。這叫技術儲備。一個東西之所以能流行起來必然有它的特點在里邊。有的時候學些東西僅僅就是 have a fun 而已。每次都當你有需求的時候再學永遠都會落後一拍，而且無法站在一個高度去選擇。
舉個例子：比如你現在要寫個手機游戲，現在有Unity、cocos2d、cocos2d－x、cocos2d－x lua 及其他引擎可供選擇。如果你從來都沒有用過這幾個東西你怎麼選擇？肯定是上網看一堆良莠不齊的博客，問問同事、學長之類的，最後憑感覺選一個就開始寫。如果你只會其中一個呢？你肯定會毫不猶豫的使用你會的那個。問題在於，有的時候不同的技術方案有不同的局限性，弄不好這就是定時炸彈啊。如果這些你都用過，即使不是非常的精通。你也可以根據自己的團隊組成、工期、人員招聘的難度、游戲類型等等來選擇最合適的工具。等到有需求的時候根本不會有那麼時間來讓你每個都學一遍的。

其次，最為一個程序員，開拓視野很重要。多嘗試幾門語言沒有任何壞處。學習其他的語言有助於你跳出自己之前的局限來看問題。語言限制了你的表達，也限制了你思考問題的方式。多了解一些不同的編程範式，有助於你加深對編程語言的了解。沒有什麼壞處。只是蜷縮在自己熟悉的東西里永遠無法提高。

最後，我覺得你的心態有很大的問題。為什麼這么說呢？如果很多人不斷的對我說：「自己會python，python有多麼多麼高級牛掰厲害。」我的第一反應是：「我擦，真的么？這么吊的東西我居然沒用過。回去玩玩看，到底好不好用。」而不是說：「擦，又TM給老子裝逼，會python了不起么？」如果你真正渴求的是知識or技術，你根本不會在意誰在什麼地方用什麼語氣說的。你在意的只會是知識本身。

想系統學習python，以下是python的一整套課程體系，可以根據體系來學習，事半功倍。

馬哥2019教學大綱全面升級，核心技術從「薪」出發

python自動化+Python全棧+爬蟲+Ai=全能Python開發-項目實戰式教學

階段一：Python基礎及語法

• 課程內容

• Linux基本安裝、使用、配置和生產開發環境配置

• Python語言概述及發展，搭建Python多系統開發環境

• Python內置數據結構、類型、字元及編碼，流程式控制制

• 列表和元組，集合和字典精講、文件操作、目錄操作、序列化

• 裝飾器、迭代器、描述器、內建函數，模塊化、動態模塊載入

• 面向對象和三要素、單雙鏈表實現，運算符重載，魔術方法原理

• Python的包管理，打包工具，打包、分發、安裝過程

• 異常的概念和捕獲、包管理、常用模塊和庫使用，插件化開發

• 並發與並行、同步與非同步、線程、進程、隊列、IO模型

• 實戰操練：用項目管理git管理代碼和持續集成開發

• 實戰操練：用Python開發小應用程序

階段二：Python網路編程及後台開發

• 課程內容

• 同步IO、非同步IO和IO多路復用詳解

• C/S開發和Socket編程，TCP伺服器端和客戶端開發

• TCP、UDP網路編程、非同步編程、協程開發

• Socketserver模塊中類的繼承，創建伺服器的開發

• 演算法：冒泡排序、選擇排序、插入排序、堆排序、樹、圖

• Mysql安裝使用，數據類型、DDL語句建庫建表

• 資料庫庫、表設計思路及資料庫開發

• 使用pymysql驅動，創建ORM，CRUD操作和事務

• 連接池實現和Python結合的後台開發

• key-Value模型與存儲體系介紹，多種nosql資料庫

• 實戰操練：開發基於C/S架構的web伺服器

階段三：前端開發及全棧可視化

• 課程內容

• Html、Css、bootstrap入門到精通

• 瀏覽器引擎，同步、非同步網頁技術，前端開發技術解析

• ES6常量變數、注釋、數據類型、let和var

• ES6函數及作用域、高階函數、箭頭函數、匿名函數

• JS對象模型，字面式聲明對象創建，舊式類定義

• React比vue技術對比及優劣勢解析

• React框架介紹，組件、核心實戰和應用

• HTML5瀏覽器端多種持久化技術和store.js使用

• 螞蟻金服React企業級組件ant design開發

• React狀態管理庫Mobx應用，axios非同步HTTP庫使用

• 無狀態組件、高階組件、柯里化、裝飾器、帶參裝飾器

• 實戰：Todolist業務功能開發及可視化

階段四：Web框架及項目實戰

• 課程內容

• web框架Django、Flask、tornado對比

• 從零開始實現類Flask框架、實現路由、視圖等

• 實現類Flask、正則匹配、webbob庫解析、字元串解析等

• 實現類Flask框架高級路由分組、字典訪問屬性化等

• 實現Django開發環境搭建、ORM與資料庫開發

• 實現Django模板語言、應用創建、模型構建

• 實現Django開發流程、創建應用、注冊應用等

• RESTful介面開發、React組件、MySQL讀寫分離等

• 前後端分離模式MySQL分庫分表、Nginx+uWSGI部署

• 實戰：實現多人博客系統項目，採用BS架構實現

• 實戰：分類和標簽、轉發、搜索、點擊量、點贊等特效

階段五：Python運維自動化開發

• 課程內容

• Devops自動化運維技術框架體系、應用布局

• 任務調度系統設計，zerorpc及RPC通信實現，Agent封裝與實現

• mschele通信消息設計和介面API

• 企業級CMDB系統，虛擬表實現，DDL設計與實現

• 實戰：開源堡壘機jumpserver架構、安全審計、管理

• 自動化流程平台：流程模板定義、執行引擎實現、手動與自動流程

• 分布式監控系統設計與實現思路

• 全面講解Git版本控制、腳本自動化管理、Git分支合並

• 實戰：基於生產環境持續集成案例Jenkins+gitlab+maven

• Python實現執行環境構建及代碼測試示例

階段六:分布式爬蟲及數據挖掘

• 課程內容

• 爬蟲知識體系與相關工具和數據挖掘結合分析

• urllib3、requests、lxml等模塊企業級使用

• requests 模塊模擬登錄網站，驗證，注冊

• Scrapy框架與Scrapy-Redis，實現分布式爬蟲

• Selenium模塊、PhantomJS模塊，實現瀏覽器爬取數據

• selenium實現動態網頁的數據抓取、常見的反爬措施

• 實戰：Python 實現新浪微博模擬登陸，並進行數據分析

• 實戰：爬取淘寶、京東、唯品會等電商網站商品

• 實戰：某乎評價抓取和好評人群及價值信息挖掘

• 實戰：提取豆瓣電影信息，分析豆瓣中最新電影的影評

階段七：人工智慧及機器學習

• 課程內容

• 人工智慧介紹及numpy、pandas學習、matplotlib學習

• 機器學習基礎理論、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法

• KNN演算法、決策樹演算法、K-MEANS演算法、神經網路背景概述

• 單層感知器介紹、單層感知器程序、單層感知器-異或問題

• 線性神經網，Delta學習規則、線性神經網路解決異或問題

• BP神經網路介紹、BP演算法推導、BP神經網路-異或問題

• sklearn-神經網路-手寫數字識別項目

• Google神經網路演示平台介紹

• Tensorflow安裝、Tensorlfow基礎知識：圖，變數

• Tensorflow線、非線性回歸及數據分析建模

• 實戰：中國大陸房價預測

• 實戰：汽車車牌識別及人臉識別

階段八：高薪簡歷製作和面試技巧

• 課程內容

• 以python工程師運維日常工作內容全面介紹工作場景和崗位職責

• 從簡歷格式，技能描述，項目案例，個人優勢360°打造精緻個人簡歷

• 國內4大招聘網站簡歷上傳，投遞，工作崗位篩選和黃金崗位識別技巧

• 簡歷投遞時間節點，簡歷郵件標題，開場白書寫規范和技巧

• 全面講解技術面試和人事面試的側重點以及面試回答方向和方法

• 從著裝、自我介紹、職業發展、薪資談判等全方面培養面試綜合能力

• 講解薪資和股票期權抉擇，以及未來技術發展趨勢，和就業公司選擇

• 按照企業面試官標准 ，進行一對一的技術面試和人事面試指導

• 畢業後可加入價值12800元的馬哥往期智囊團和高端人脈圈

• 終身享受高端獨家業內高薪就業機會推薦

㈩ 利用RBF神經網路做預測

在命令欄敲nntool，按提示操作，將樣本提交進去。
還有比較簡單的是用廣義RBF網路，直接用grnn函數就能實現，基本形式是y=grnn(P,T,spread)，你可以用help grnn看具體用法。GRNN的預測精度是不錯的。

廣義RBF網路：從輸入層到隱藏層相當於是把低維空間的數據映射到高維空間，輸入層細胞個數為樣本的維度，所以隱藏層細胞個數一定要比輸入層細胞個數多。從隱藏層到輸出層是對高維空間的數據進行線性分類的過程，可以採用單層感知器常用的那些學習規則，參見神經網路基礎和感知器。
注意廣義RBF網路只要求隱藏層神經元個數大於輸入層神經元個數，並沒有要求等於輸入樣本個數，實際上它比樣本數目要少得多。因為在標准RBF網路中，當樣本數目很大時，就需要很多基函數，權值矩陣就會很大，計算復雜且容易產生病態問題。另外廣RBF網與傳統RBF網相比，還有以下不同：
1.徑向基函數的中心不再限制在輸入數據點上，而由訓練演算法確定。
2.各徑向基函數的擴展常數不再統一，而由訓練演算法確定。
3.輸出函數的線性變換中包含閾值參數，用於補償基函數在樣本集上的平均值與目標值之間的差別。
因此廣義RBF網路的設計包括：
1.結構設計--隱藏層含有幾個節點合適
2.參數設計--各基函數的數據中心及擴展常數、輸出節點的權值。