原文:小白學習之pytorch框架(5)-多層感知機(MLP)-(tensor、variable、計算圖、ReLU()、sigmoid()、tanh())

先記錄一下一開始學習torch時未曾記錄 也未好好弄懂哈 導致又忘記了的tensor variable 計算圖 計算圖 計算圖直白的來說,就是數學公式 也叫模型 用圖表示,這個圖即計算圖。借用 https: hzzone.io cs n E E A A PyTorch E AE A E AE E B BE E Autograd E C BA E B E C E AE E E E B E BA BF ...

2020-01-02 23:15 0 796 推薦指數:

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MLP多層感知機

感知機算法,特別是詳細解讀其代碼實現,基於python theano,代碼來自:Multilayer Pe ...

Wed Mar 07 05:30:00 CST 2018 4 24274
動手學深度學習三---多層感知機MLP

1、隱藏層 多層感知機在單層神經網絡中引入了一到多個隱藏層,隱藏層位於輸入層和輸出層之間 輸入層特征數為4個,輸出層標簽類別為3,隱藏單元5個,輸入層不涉及計算多層感知機層數為2 隱藏層中神經元和輸入層中各個輸入完全連接,輸出層神經元與隱藏層神經元完全連接,因此全連接層有兩個:輸出層 ...

Tue May 28 17:21:00 CST 2019 0 1931
深度學習多層感知機和異或問題(Pytorch實現)

感知機模型 假設輸入空間\(\mathcal{X}\subseteq \textbf{R}^n\),輸出空間是\(\mathcal{Y}=\{-1,+1\}\).輸入\(\textbf{x}\in \mathcal{X}\)表示實例的特征向量,對應於輸入空間的點;輸出\(y ...

Tue Feb 15 17:47:00 CST 2022 0 1709
03 多層感知機 (multilayer perceptron,MLP)

多層感知機在單層神經.絡的基礎上引入了一到多個隱藏層。**輸入層 \(\rightarrow\) 隱藏層 \(\rightarrow\) 輸出層 ** 若三層或多層之間都為線性關系,則依然類似於單層神經網絡。(上述問題的根源在於全連接層只是對數據做仿射變換(affine ...

Thu Feb 13 04:23:00 CST 2020 0 739
【機器學習】基於sklearn-MLP多層感知機實例

在之前的【【深度學習】DNN神經網絡模型】一文中弄清楚MLP基礎由來,本次進一步基於sklearn機器學習庫來實現該過程。 首先看一下簡單的MLP實例: 下面同樣基於手寫MNIST數據集來進行MLP實例: MLP參數眾多,以下一一說明: hidden_layer_sizes ...

Wed Nov 28 23:11:00 CST 2018 0 853
從頭學pytorch(五) 多層感知機及其實現

多層感知機 上圖所示的多層感知機中,輸入和輸出個數分別為4和3,中間的隱藏層中包含了5個隱藏單元(hidden unit)。由於輸入層不涉及計算3.3中的多層感知機的層數為2。由3.3可見,隱藏層中的神經元和輸入層中各個輸入完全連接,輸出層中的神經元和隱藏層中的各個神經元也完全連接 ...

Fri Dec 27 02:51:00 CST 2019 2 1819
機器學習--多層感知機(2)

簡單的感知機的使用界限上一節介紹了一個簡單的感知機的運作過程,如下圖: 由於輸出的是0和1,所以激活函數f(u)的結果也是0或者1。 雖然簡單的感知機可以解決一些問題,但是當涉及到比較復雜的問題的時候簡單的感知機明顯無法做到我們想要的。比如XOR運算。 對於簡單的感知機的權重計算 ...

Sun Dec 04 22:45:00 CST 2016 0 2262
 
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