我几年前做的多层感知器的Verilog实现（源代码注释为西班牙语）

多层感知机（multi-layer perceptron）实现手写体分类（TensorFlow）

实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯

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感知机（单层感知机）可视化 matlab实现。 博文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43290523/article/details/105972154

matlab-mnist-two-layer-perceptron：在MatLab中实现的两层感知器，用于基于MNIST数据集识别手写数字

单层感知器神经网络matlab代码感知器 用于MATLAB的带有反向误差传播学习方法的人工神经网络类。 sigmod传递函数。 这种实现是简单而有效的。 与许多其他针对单个神经元具有单独类的多余实现不同，此代码基于矩阵代数，因为神经元层本质上是矢量，轴突权重不过是矩阵。 人工神经网络的矩阵表示法使所有方法和计算都变得优雅而高效，而计算成本却更低。 缺少许多多余的参数可提供用户友好的体验。 ＃＃方法 PERCEPTRON（layers_vector）-创建具有指定数量的神经元的PERCEPTRON实例。 图层矢量可能类似于以下[10,12,12,12,5]。 具有上述层向量的网络将具有10个输入传感器神经元，三层关联神经元，每个神经元具有12个神经元和5个输出神经元。 forward（obj，input_col_vector）-从输入到输出的正向计算方法 backprop（obj，input，desirable_output，eta）-单一样本反向误差传播方法。 参数“ eta”控制收敛速度，通常为0 <eta <1。典型值eta = 0.001。

多类感知器 多类感知器算法是一种用于将数据分类为一系列类之一的监督学习算法。 作为我项目的一部分，构建了以下实现，以构建特定于领域的自然语言问答算法（interview_qa），根据问题的内容将问题分类。 该算法的构建方式使其可以推广到任何用例，并在以下各节中详细说明了如何格式化数据。 它意味着易于使用和理解，而没有任何重大的性能问题。 为了获得更多好处，该模块还包含一些功能，以方便训练，构建和测试分类器，并提供有用的指标和统计数据来判断效果。 算法总结 像大多数感知器算法一样，该算法也基于神经元的生物学模型，并且它是激活的。 在普通感知器（二进制分类器）的情况下，数据被分解为一系列具有特定值的属性或特征。 当人工神经元接收该特征向量作为刺激时，将其乘以权重向量（点积），以计算特定数据点的激活值。 如果激活能量足够高，则神经元触发（数据符合分类标准）。 对于多类感知器，情况有所不同。

包含感知机的原始学习算法的python实现代码，以及对偶形式的实现代码

感知机（perceptron）是线性分类的二分类模型，感知机算法使用Python实现含数据集，输出的是测试集的类别