深度学习:多层感知机 1 概述 (1)基础环境 python3.8.12 tensorflow2.7.0 (2)多层感知机概述 多层感知器(Multilayer Perceptron,缩写MLP)是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量 ...
注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark,这个数据集被Hinton称为机器学习界的果蝇 学生物的同学应该都知道果蝇这种模式生物对生物学研究的重要性 。初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行 Hello World 。下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion MNIST数据集来构建一个多层 ...
2019-04-20 20:51 2 5541 推荐指数:
深度学习:多层感知机 1 概述 (1)基础环境 python3.8.12 tensorflow2.7.0 (2)多层感知机概述 多层感知器(Multilayer Perceptron,缩写MLP)是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量 ...
文章目录 前言 多层感知机 1. 隐藏层 2. 激活函数 2.1 ReLU函数 2.2 sigmoid函数 2.3 tanh函数 3. 多层感知机 ...
前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读《 Python 机器学习实战 》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高 ...
目录 背景 多层感知机 加权平均值 激活函数 背景导入 ReLU函数 sigmoid函数 tanh函数 通用近似定理 多层感知机的从零实现 导入需要的库 指定GPU 加载 ...
1、隐藏层 多层感知机在单层神经网络中引入了一到多个隐藏层,隐藏层位于输入层和输出层之间 输入层特征数为4个,输出层标签类别为3,隐藏单元5个,输入层不涉及计算,多层感知机层数为2 隐藏层中神经元和输入层中各个输入完全连接,输出层神经元与隐藏层神经元完全连接,因此全连接层有两个:输出层 ...
感知机模型 假设输入空间\(\mathcal{X}\subseteq \textbf{R}^n\),输出空间是\(\mathcal{Y}=\{-1,+1\}\).输入\(\textbf{x}\in \mathcal{X}\)表示实例的特征向量,对应于输入空间的点;输出\(y ...
简单的感知机的使用界限上一节介绍了一个简单的感知机的运作过程,如下图: 由于输出的是0和1,所以激活函数f(u)的结果也是0或者1。 虽然简单的感知机可以解决一些问题,但是当涉及到比较复杂的问题的时候简单的感知机明显无法做到我们想要的。比如XOR运算。 对于简单的感知机的权重 ...
多层感知机 多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里,以多层感知机(multilayer perceptron,MLP)为例,介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 下图展示了一个多层感知机的神经网络图,它含有一个隐藏层,该层中有5个隐藏单元。 表达公式 具体来说,给定一个 ...