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感知器学习算法的神经学习
感知器学习算法的神经学习
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一个小小程序，感知器学习算法的神经学习！供参考而已
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基于感知器学习算法的神经学习系统（源码+报告）
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部分核心代码示例： 以下为训练过程，其中nn是单层感知器，Train为它的训练函数，其他感知器类似。 这例子为!x的感知器的训练： int time=11111; // 训练的循环数 for(int i=0;i<time;++i)// 训练 { for(int j=0;j<2;++j) { nn.x=j; nn.train(nn.x,!nn.x);
感知器算法，前馈神经网络感知器的学习算法
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深度学习：感知器学习算法
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因为你知道感知器是创建深层神经网络的基本构件，因此，很明显，我们应该从感知器开始掌握深层学习的旅程，并学习如何使用TensorFlow来实现它来解决不同的问题。如果你对深度学习还不太熟悉，我建议你浏览一下这个深度学习教程系列的前一篇博客，以避免任何困惑。以下是本博客中关于感知器学习算法的主题：感知器作为线性分类器使用TensorFlow库实现感知器声纳数据分类使用单层感知器分类问题类型可以对各种分
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多层感知器学习算法研究
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人工神经网络应用广泛，其中感知器是最简单的一种，包括单层神经网络和多层神经网络
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神经网络感知器算法，非常不错 简单易懂，最基础的感知器
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