Python实现的评论情绪感知器算法神经网络感知器在数据挖掘中的应用

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

使用MATLAB开发的神经网络单层感知器程序源码，可作为二次开发的基础。欢迎有兴趣的朋友下载使用。

这是一个使用TensorFlow搭建的单层感知器神经网络Matlab训练框架，包含了多个经典模型如VGG（VGG16、VGG19）、ResNet（ResNet_V2_50、ResNet_V2_101、ResNet_V2_152）、Inception_V4、Inception_ResNet_V2等。代码结构井然有序，适用于各类分类任务。未来将推出多任务多标签、目标检测及RNN等框架，欢迎持续关注。使用说明：环境要求为Python 3.5和TensorFlow 1.4。详细信息请查阅train_cnn_v0；train_cnn_v1实现了基础CNN训练，改进了数据读取速度；train_cnn_v2在基础框架上引入了RNN和注意力机制；train_cnn_v3支持多GPU训练（默认双GPU）。此外，还有多任务多标签训练及总结、GANs训练及总结、理论与实践代码等内容，适合对深度学习感兴趣的用户。

我找了很多在线资源，整理了一个文件夹，包含大量matlab代码，供大家学习参考。

Webbench是一个在Linux下使用的简单网站压测工具，使用fork()模拟多个客户端同时访问设定的URL，测试网站在压力下的性能。Tinyhttpd是一个超轻量型Http服务器，使用C语言开发，全部代码只有502行，附带一个简单的Client，可以通过阅读这段代码理解Http服务器的本质。cJSON是C语言中的一个轻量级JSON编解码器，代码仅500多行，速度理想。CMockery是Google发布的C单元测试框架。

感知器是神经网络中的概念，由Frank Rosenblatt于1950年代引入。单层感知器是最简单的神经网络，包含输入层和输出层直接相连。与最早的MP模型不同，神经元突触权值可调整，可通过规则进行学习，能快速、可靠地解决线性可分问题。作者：漫步_9378链接：https://www.jianshu.com/p/d7189cbd0983。

感知器学习规则是：Wnew = Wold + e*p，其中e = t - a。更新权重和偏差，直至达到正确的输入目标。例如，对于AND门：P=[0 0 1 1; 0 1]; t=[0 0 0 1]; w=[0 0]; b=0; ep=20；[wb]=perceplearn(P,t,w,b,ep);

单层感知器神经网络Matlab代码Linux-Lab提供了几个值得关注的C语言开源项目。其中，Webbench是一个简单易用的Linux下网站压测工具，利用fork()模拟多个客户端同时访问指定URL，评估网站在高负载下的性能表现，代码不到600行，非常适合学习使用。另外，tinyhttpd是一个精简的Http服务器，全代码仅502行，附带一个简单客户端，能够帮助理解Http服务器的核心实现。此外，cJSON是一款轻量级的C语言JSON编解码器，代码简洁高效，尽管功能有限，但速度和代码结构非常值得学习。最后，cmockery是Google推出的C语言单元测试框架，适用于轻量级测试需求。