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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

想直接学习卷积神经网络，结果发现因为神经网络的基础较弱，学习起来比较困难，所以准备一步步学。并记录下来，其中会有很多摘抄。 （一）什么是多层感知器和反向传播 　　1，单个神经元 　神经网络的基本单元就是神经元，一个神经元就是处理输入并输出的小玩意，下面是一个图 ...