动手学深度学习三---多层感知机MLP
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 ...
原文：动手学深度学习10- pytorch多层感知机从零实现
多层感知机 定义模型的参数 定义激活函数 定义模型 定义损失函数 训练模型 小结 多层感知机 我们仍然使用Fashion MNIST数据集，使用多层感知机对图像进行分类 定义模型的参数 Fashion MNIST数据集汇总的图形的形状为 x ，类别数为 ，本节我们依然使用长度为 x 的向量表示一张图像，因此输入个数为 ，输出个数为 。设置超参数隐藏单元个数为 。 定义激活函数 我们使用max函数 ...
2019-11-07 12:31 0 551 推荐指数：
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