文章目錄 前言 多層感知機 1. 隱藏層 2. 激活函數 2.1 ReLU函數 2.2 sigmoid函數 2.3 tanh函數 3. 多層感知機 ...

目錄 背景 多層感知機 加權平均值 激活函數 背景導入 ReLU函數 sigmoid函數 tanh函數 通用近似定理 多層感知機的從零實現 導入需要的庫 指定GPU 加載 ...

注：在很長一段時間，MNIST數據集都是機器學習界很多分類算法的benchmark，這個數據集被Hinton稱為機器學習界的果蠅（學生物的同學應該都知道果蠅這種模式生物對生物學研究的重要性）。初學深度學習，在這個數據集上訓練一個有效的卷積神經網絡就相當於學習編程的時候打印出一行“Hello ...

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 ...

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 ...

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 ...

多層感知機 多層感知機的基本知識 深度學習主要關注多層模型。在這里，以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）為例，介紹多層神經網絡的概念。 隱藏層 下圖展示了一個多層感知機的神經網絡圖，它含有一個隱藏層，該層中有5個隱藏單元。 表達公式 具體來說，給定一個 ...

想直接學習卷積神經網絡，結果發現因為神經網絡的基礎較弱，學習起來比較困難，所以准備一步步學。並記錄下來，其中會有很多摘抄。 （一）什么是多層感知器和反向傳播 　　1，單個神經元 　神經網絡的基本單元就是神經元，一個神經元就是處理輸入並輸出的小玩意，下面是一個圖 ...