由前面介绍看到,单个感知器能够完成线性可分数据的分类问题,是一种最简单的可以“学习”的机器。但他无法解决非线性问题。比如下图中的XOR问题:即(1,1)(-1,-1)属于同一类,而(1,-1)(-1,1)属于第二类的问题,不能由单个感知器正确分类。
即在Minsky和Papert的专著《感知器》所分析的:感知器只能解决所谓一阶谓词逻辑问题:与(AND),或(OR)等,而不能解决异或(XOR)等高阶谓词罗辑问题。
用多个感知器实现非线性
单个感知器虽然无法解决异或问题,但却可以通过将多个感知器组合,实现复杂空间的分割。如下图:
将两层感知器按照一定的结构和系数进行组合,第一层感知器实现两个线性分类器,把特征空间分割,而在这两个感知器的输出之上再加一层感知器,就可以实现异或运算。
也就是,由多个感知器组合:
来实现非线性分类面,其中θ(·)表示阶跃函数或符号函数。
多层感知器神经网络
实际上,上述模型就是多层感知器神经网络(Multi-layer perceptron neural networks,MLP neural netwoks)的基础模型。神经网络中每个节点为一个感知器,模型生物神经网络中神经元的基础功能:来自外界(环境或其他细胞)的电信号通过突触传递给神经元,当细胞收到的信号总和超过一定阈值后,细胞被激活,通过轴突向下一个细胞发送电信号,完成对外界信息的加工。
但是,感知器的学习算法并不能直接应用到多层感知器模型的参数学习上。因此,最初提出的学习方案是:除了最后一个神经元之外,事先固定其他所有神经元的权值,学习过程只是用感知器学习算法学习最后一个神经元的权系数。实际上,这相当于通过第一层神经元把原始的特征空间变换到一个新的特征空间,第一层的每个神经元构成新空间的一维,然后在新的特征空间用感知器学习算法构造一个线性分类器。显然,由于第一层的神经元权值需要人为给定,模型的性能很大程度取决于能否设计出恰当的第一层神经元模型,而这取决于对所面临的的问题和数据的了解,并没有针对任意问题求解第一层神经元参数的方法。
分享到:
相关推荐
多层感知器MLP快速入门,结合基于DL4J的分类器分析和手写体识别的3D可视化
机器学习,神经网络多层感知器实现,稍事修改即可实现手写数字识别,鸢尾花识别实验等
此代码使用基于反向传播的 NN 学习对鸢尾花数据集进行分类。
多层感知器(MLP)是一种人工神经网络,在输入和输出层之间具有一个或多个隐藏层。 请参考下图: 图片来自。 具有六个输入神经元,两个隐藏层和一个输出层的多层感知器。 MLP已完全连接(每个隐藏节点都连接到每个...
多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist,使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码,含建模及测试,代码注释清晰,十分适合新手
Mnist多层感知器在这个项目中,首先,我实现了多层感知器。依存关系凯拉斯我用jupyter笔记本来实现
多层感知器(MLP)是一种基本的深度神经网络模型,通常用于分类。 我开发了MLP的Matlab演示,可以为初学者提供指导。 此代码将主要告诉您如何 通过堆叠的稀疏自动编码器进行预训练 使用反向传播算法进行微调, 预测...
为了实现肺部病症信号的匹配识别,采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和多层感知机(MLP)相结合的肺音信号特征识别方法。采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量...
机器学习多层感知器实践完整源代码,MLP识别MNIST手写数字数据集(Pytorch)
从头开始构建多层感知器驱动神经网络的数学和计算通常被视为博学且不可渗透。 在MLP.ipynb提供了一个清晰说明的示例,该示例从头开始构建了用于手写识别的神经网络。 本教程分步概述了许多现代机器学习算法中使用的...
由于多层感知器 (MLP) 算法作为 ML 技术之一的高性能,我们进行了实验以通过调整其超参数以及研究特征选择方法的效果来提高 MLP 的准确率MLP 的特征减少。 由于特征选择结果表明输入参数数量的增加往往会减少与估计...
接着将特征变量作为数据输入到隐藏层神经元数目为13的多层感知器中,最终的训练正确率为87%且无过拟合现象。将变量投影重要性的特征提取与有监督的多层感知器训练相结合,可以有效压缩数据,缩短分析时间。感知器层间的...
恶意网站主要将其划分为网络钓鱼,从而传播了多种威胁。... 在本文中,将ANN多层感知器(MLP)类型应用于具有网络钓鱼特征的网站分类。 获得的结果鼓励了ANN-MLP在具有网络钓鱼特征的网站分类中的应用。
2.选择了多层感知机分类器。 4.图片预处理(crop,sobel、emphasize),选取合适点的特征表征(这步比较关键,特征的选取根据图片来分析,分类结果好坏取决决于此) 5.四张照片训练模型得到模型句柄信息。 6.读取...
你可以选择不同的网络结构,比如多层感知器(MLP)或卷积神经网络(CNN),根据任务的复杂度和性能要求进行选择。 4. 神经网络训练 使用准备好的数据集对构建好的神经网络模型进行训练。你可以使用 MATLAB 提供的...
Matlab代码多层感知器 该存储库包含Matlab中从头开始的MLP代码。 这是我的课程CS698U中的一项作业。 它是高度可配置的。 作业的问题陈述 这项任务的目的是使您实现并了解反向传播算法。 您必须为带有标准分割的MNIST...
为解决一般语音识别系统准确率较低的问题,本文分别给出了由循环神经网络(RNN)和多层感知器(MLP)组成识别模块的两种语音识别系统,并对二者识别的准确性进行了比较。介绍了特征提取模块的主要工作步骤并讨论了...
为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸...将提出的算法与决策表(DT)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)和传统的KNN等基准识别技术进行了比较,实验结果验证了所提方法的有效性。
研究结果还表明,PNN在分类效果上不如MLP(对相同的样本,多层感知器分类准确率达到98 11%),但和Yang等的PNN分类效果(分类准确率最高达到74%)相比,该文给出的PNN结构其分类效果更好.所以作为一种方法上的探讨,PNN仍不失...
通过全新的地震解决方案―――OpendTect平台提供的基于属性多层感知器(MLP)的人工神经网络(ANN)的方法预测气烟囱的发生概率体,并利用倾角导向体对算法进行改进,提出倾角控制下的地震气烟囱识别技术,很好地补充并发展...