单层感知器算法

㈠ 神经网络中的单层感知器中的权值误差方程是如何得到的，是数学推导的吗

权值误差方程
这个是啥？

㈡ 为什么感知器选择正负一作为分类的输出，而不是1，2或5，-5

感知器学习算法是神经网络中的一个概念，单层感知器是最简单的神经网络，输入层和输出层直接相连。

每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘积相加得到乘积和，这个结果与阈值相比较（一般为0），若大于阈值输出端就取1，反之，输出端取-1。

2、权值更新
初始权重向量W=[0,0,0]，更新公式W(i)=W(i)+ΔW(i)；ΔW(i)=η*(y-y’)*X(i)；
η：学习率，介于[0,1]之间
y：输入样本的正确分类
y’：感知器计算出来的分类
通过上面公式不断更新权值，直到达到分类要求。

3、算法步骤

初始化权重向量W，与输入向量做点乘，将结果与阈值作比较，得到分类结果1或-1。

㈢ 标题 69年左右,神经网络的发展陷入低潮的原因是什么

第一次低谷：缺乏训练算法。第二次低谷：硬件资源不行，训练算法仍有待改进。
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）最早叫做感知器（Perceptron）。早在1969年，MarvinMinsky出版了《Perceptrons》一书，其中有个着名观点：单层感知器无法解决XOR问题，而需要采用多层感知器（Multi-LayerPerceptrons,MLPs）才可以表达非线性函数，但此时并没有训练MLPs的算法，神经网络第一次陷入低谷。后来，来自美国的PaulWerbos在1974年的博士毕业论文中深刻分析了反向传播算法（BackPropagation,BP）对于训练神经网络的可能性，这是首次提出将BP应用于神经网络，但并没有发表相关学术论文。然后，YannLeCun大神于80年代博士在读期间，提出了神经网络的BP算法原型，并于1986年开始流行起来。

㈣ 求单层感知器关于逻辑或运算的学习算法.c程序描述.

在关于C语言的很多资料中，都有关于逻辑运算的算法，可以自己参考课本解决。

㈤ 为什么感知机（单层神经网络）不能解决异或问题

不仅仅是感知机， 所有的线性分类器都有这样的问题，包括LDA(Linear discriminant analysis), linear-SVM， Logistic regression都不能做XOR。 但这些算法还是十分流行，因为现实的机器学习问题中XOR的情况并不是很多。

㈥ LMS算法的简介

全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。
感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。

㈦ BP神经网络和感知器有什么区别

1、发展背景不同：

感知器是Frank Rosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络，可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。

而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。

2、结构不同：

BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。

感知器也被指为单层的人工神经网络，以区别于较复杂的多层感知器（Multilayer Perceptron）。 作为一种线性分类器，（单层）感知器可说是最简单的前向人工神经网络形式。

3、算法不同：

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。感知器使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，输入直接经过权重关系转换为输出。

㈧ 什么是LMS算法

LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。
全称 Least mean square 算法。是最小均方算法中文。
感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hopf在研究自适应理论时提出的LMS算法，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。

㈨ python编程培训北京的哪里好，学出来可以做什么，看起来程序员厉害的不行

现在学python的人很多，如果只给一个理由的话，一句话：写起来快、看起来明白。

你要非要问它可以干什么。作为通用性的语言基本上什么都能干，除了一些对性能要求很高的场合。比较常见的领域是：web服务器、科学计算、应用内嵌脚本、系统管理（程度由高到低）。

就这个事情而言简单说说我的看法吧。

首先，我觉得赶时髦没有任何的问题（话说Python现在算时髦么，都快20年了。时髦的应该是go、hack之类的吧）。作为一个职业程序员，追赶技术的潮流本来就是很正常的事。有了什么新的工具、语言、理论。先拿来玩一玩，了解一下他的特性。这叫技术储备。一个东西之所以能流行起来必然有它的特点在里边。有的时候学些东西仅仅就是 have a fun 而已。每次都当你有需求的时候再学永远都会落后一拍，而且无法站在一个高度去选择。
举个例子：比如你现在要写个手机游戏，现在有Unity、cocos2d、cocos2d－x、cocos2d－x lua 及其他引擎可供选择。如果你从来都没有用过这几个东西你怎么选择？肯定是上网看一堆良莠不齐的博客，问问同事、学长之类的，最后凭感觉选一个就开始写。如果你只会其中一个呢？你肯定会毫不犹豫的使用你会的那个。问题在于，有的时候不同的技术方案有不同的局限性，弄不好这就是定时炸弹啊。如果这些你都用过，即使不是非常的精通。你也可以根据自己的团队组成、工期、人员招聘的难度、游戏类型等等来选择最合适的工具。等到有需求的时候根本不会有那么时间来让你每个都学一遍的。

其次，最为一个程序员，开拓视野很重要。多尝试几门语言没有任何坏处。学习其他的语言有助于你跳出自己之前的局限来看问题。语言限制了你的表达，也限制了你思考问题的方式。多了解一些不同的编程范式，有助于你加深对编程语言的了解。没有什么坏处。只是蜷缩在自己熟悉的东西里永远无法提高。

最后，我觉得你的心态有很大的问题。为什么这么说呢？如果很多人不断的对我说：“自己会python，python有多么多么高级牛掰厉害。”我的第一反应是：“我擦，真的么？这么吊的东西我居然没用过。回去玩玩看，到底好不好用。”而不是说：“擦，又TM给老子装逼，会python了不起么？”如果你真正渴求的是知识or技术，你根本不会在意谁在什么地方用什么语气说的。你在意的只会是知识本身。

想系统学习python，以下是python的一整套课程体系，可以根据体系来学习，事半功倍。

马哥2019教学大纲全面升级，核心技术从“薪”出发

python自动化+Python全栈+爬虫+Ai=全能Python开发-项目实战式教学

阶段一：Python基础及语法

• 课程内容

• Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置

• Python语言概述及发展，搭建Python多系统开发环境

• Python内置数据结构、类型、字符及编码，流程控制

• 列表和元组，集合和字典精讲、文件操作、目录操作、序列化

• 装饰器、迭代器、描述器、内建函数，模块化、动态模块加载

• 面向对象和三要素、单双链表实现，运算符重载，魔术方法原理

• Python的包管理，打包工具，打包、分发、安装过程

• 异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用，插件化开发

• 并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型

• 实战操练：用项目管理git管理代码和持续集成开发

• 实战操练：用Python开发小应用程序

阶段二：Python网络编程及后台开发

• 课程内容

• 同步IO、异步IO和IO多路复用详解

• C/S开发和Socket编程，TCP服务器端和客户端开发

• TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发

• Socketserver模块中类的继承，创建服务器的开发

• 算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图

• Mysql安装使用，数据类型、DDL语句建库建表

• 数据库库、表设计思路及数据库开发

• 使用pymysql驱动，创建ORM，CRUD操作和事务

• 连接池实现和Python结合的后台开发

• key-Value模型与存储体系介绍，多种nosql数据库

• 实战操练：开发基于C/S架构的web服务器

阶段三：前端开发及全栈可视化

• 课程内容

• Html、Css、bootstrap入门到精通

• 浏览器引擎，同步、异步网页技术，前端开发技术解析

• ES6常量变量、注释、数据类型、let和var

• ES6函数及作用域、高阶函数、箭头函数、匿名函数

• JS对象模型，字面式声明对象创建，旧式类定义

• React比vue技术对比及优劣势解析

• React框架介绍，组件、核心实战和应用

• HTML5浏览器端多种持久化技术和store.js使用

• 蚂蚁金服React企业级组件ant design开发

• React状态管理库Mobx应用，axios异步HTTP库使用

• 无状态组件、高阶组件、柯里化、装饰器、带参装饰器

• 实战：Todolist业务功能开发及可视化

阶段四：Web框架及项目实战

• 课程内容

• web框架Django、Flask、tornado对比

• 从零开始实现类Flask框架、实现路由、视图等

• 实现类Flask、正则匹配、webbob库解析、字符串解析等

• 实现类Flask框架高级路由分组、字典访问属性化等

• 实现Django开发环境搭建、ORM与数据库开发

• 实现Django模板语言、应用创建、模型构建

• 实现Django开发流程、创建应用、注册应用等

• RESTful接口开发、React组件、MySQL读写分离等

• 前后端分离模式MySQL分库分表、Nginx+uWSGI部署

• 实战：实现多人博客系统项目，采用BS架构实现

• 实战：分类和标签、转发、搜索、点击量、点赞等特效

阶段五：Python运维自动化开发

• 课程内容

• Devops自动化运维技术框架体系、应用布局

• 任务调度系统设计，zerorpc及RPC通信实现，Agent封装与实现

• mschele通信消息设计和接口API

• 企业级CMDB系统，虚拟表实现，DDL设计与实现

• 实战：开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理

• 自动化流程平台：流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程

• 分布式监控系统设计与实现思路

• 全面讲解Git版本控制、脚本自动化管理、Git分支合并

• 实战：基于生产环境持续集成案例Jenkins+gitlab+maven

• Python实现执行环境构建及代码测试示例

阶段六:分布式爬虫及数据挖掘

• 课程内容

• 爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析

• urllib3、requests、lxml等模块企业级使用

• requests 模块模拟登录网站，验证，注册

• Scrapy框架与Scrapy-Redis，实现分布式爬虫

• Selenium模块、PhantomJS模块，实现浏览器爬取数据

• selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施

• 实战：Python 实现新浪微博模拟登陆，并进行数据分析

• 实战：爬取淘宝、京东、唯品会等电商网站商品

• 实战：某乎评价抓取和好评人群及价值信息挖掘

• 实战：提取豆瓣电影信息，分析豆瓣中最新电影的影评

阶段七：人工智能及机器学习

• 课程内容

• 人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习

• 机器学习基础理论、线性回归算法、逻辑回归算法

• KNN算法、决策树算法、K-MEANS算法、神经网络背景概述

• 单层感知器介绍、单层感知器程序、单层感知器-异或问题

• 线性神经网，Delta学习规则、线性神经网络解决异或问题

• BP神经网络介绍、BP算法推导、BP神经网络-异或问题

• sklearn-神经网络-手写数字识别项目

• Google神经网络演示平台介绍

• Tensorflow安装、Tensorlfow基础知识：图，变量

• Tensorflow线、非线性回归及数据分析建模

• 实战：中国大陆房价预测

• 实战：汽车车牌识别及人脸识别

阶段八：高薪简历制作和面试技巧

• 课程内容

• 以python工程师运维日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责

• 从简历格式，技能描述，项目案例，个人优势360°打造精致个人简历

• 国内4大招聘网站简历上传，投递，工作岗位筛选和黄金岗位识别技巧

• 简历投递时间节点，简历邮件标题，开场白书写规范和技巧

• 全面讲解技术面试和人事面试的侧重点以及面试回答方向和方法

• 从着装、自我介绍、职业发展、薪资谈判等全方面培养面试综合能力

• 讲解薪资和股票期权抉择，以及未来技术发展趋势，和就业公司选择

• 按照企业面试官标准 ，进行一对一的技术面试和人事面试指导

• 毕业后可加入价值12800元的马哥往期智囊团和高端人脉圈

• 终身享受高端独家业内高薪就业机会推荐

㈩ 利用RBF神经网络做预测

在命令栏敲nntool，按提示操作，将样本提交进去。
还有比较简单的是用广义RBF网络，直接用grnn函数就能实现，基本形式是y=grnn(P,T,spread)，你可以用help grnn看具体用法。GRNN的预测精度是不错的。

广义RBF网络：从输入层到隐藏层相当于是把低维空间的数据映射到高维空间，输入层细胞个数为样本的维度，所以隐藏层细胞个数一定要比输入层细胞个数多。从隐藏层到输出层是对高维空间的数据进行线性分类的过程，可以采用单层感知器常用的那些学习规则，参见神经网络基础和感知器。
注意广义RBF网络只要求隐藏层神经元个数大于输入层神经元个数，并没有要求等于输入样本个数，实际上它比样本数目要少得多。因为在标准RBF网络中，当样本数目很大时，就需要很多基函数，权值矩阵就会很大，计算复杂且容易产生病态问题。另外广RBF网与传统RBF网相比，还有以下不同：
1.径向基函数的中心不再限制在输入数据点上，而由训练算法确定。
2.各径向基函数的扩展常数不再统一，而由训练算法确定。
3.输出函数的线性变换中包含阈值参数，用于补偿基函数在样本集上的平均值与目标值之间的差别。
因此广义RBF网络的设计包括：
1.结构设计--隐藏层含有几个节点合适
2.参数设计--各基函数的数据中心及扩展常数、输出节点的权值。