** 深度學習入門-感知器所遇到的錯誤
最近在看零基礎入門深度學習（1）- 感知器的時候遇到了這個問題，經查閱很多資料最終搞明白了，現分享給大家，希望能夠對大家有幫助。
1、錯誤1：reduce()函式報錯
解決方法：
python3中，reduce()函式已經被從全域性名字空間裡移除了,它現在被放置在fucntools模組裡 用的話要先引入：
>>>from functools import reduce
2、錯誤2：
解決方法：
python3中不認lambda(x,w)，可以將（）去掉，改為lambda x, w
3、錯誤3:
解決方法：
這個是最令我困惑的，原**如下：
最終解決方案如下：
修改第一處：
修改第二處：
map()在python3中返回的型別變了，一定要加上list()
入門深度學習（一）感知器
以下即為乙個感知器 乙個感知器有如下組成部分 任何線性分類或線性回歸問題都可以用感知器來解決。如二分類問題，可以用一條直線把分類0和分類1分開。將權重項和偏置項初始化為0，然後，利用下面的感知器規則迭代的修改wi和b，直到訓練完成。t為實際label，y為 label，yita為學習率，xi為輸入。...
深度學習PART I 單層感知器
單層感知器的原始形式如下 如果把偏置項當作特殊權值，則單層感知器可以改為如下形式 感知器的學習規則 學習率 1 學習率太大，容易造成權值調整不穩定。2 學習率太小，權值調整太慢，迭代次數太多。收斂條件 1 誤差小於某個預先設定的較小的值。2 兩次迭代之間的權值變化已經很小。3 設定最大迭代次數，當迭...
python 深度學習（感知器）總結
今年想要將深度學習中的cnn加入機械人足球中來，於是在看零基礎入門深度學習課程，準備入門深度學習 大佬們請忽略 以下是連線 但是在親自程式設計時遇到一些問題，首先我的python版本是3.x，這對於源 中有些表達或者模組的引用需要更改。其次就是我的python掌握的並不是非常熟練，對於lambda表...