多层神经网络

最新推荐文章于 2021-06-24 10:31:45 发布
原创 最新推荐文章于 2021-06-24 10:31:45 发布 · 1w 阅读 · 10 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何从头开始实现一个多层人工神经网络，包括理解其架构、使用反向传播算法进行训练以及在图像分类任务中的应用。重点讨论了完全连接的多层感知机（MLP），解释了前向传播过程，并详细展示了隐藏层和输出层的激活函数计算。内容涵盖Adaline简介、多层神经网络结构和MLP学习过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

《python machine learning 》chapter 12 Implementing a Multilayer Artificial Neural Network from Scratch

【主要内容】

（1）总体理解多层神经网络

（2）从头开始实施神经网络训练的基本反向传播算法

（3）训练基本的神经网络用语图像分类

【单层神经网络概要】

ADAptive LInear NEuron (Adaline): https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/79668201


【多层神经网络体系结构】


完全连接的网络也叫做多层感知机 ——Multilayer Perceptron (MLP)

上图为一个三层MLP,包括输入层，隐藏层，输出层。当隐藏层多于一层时，也叫做深层神经网络deep artificial neural

network.——DNN.

如上图所示，我们将网络中第L层的第i单元的激活函数写作,为了是代码以及数学公式看起来更加直观，用上标in,h

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Amy_mm
关注
多层神经网络ANN
CShilin's Personal Blogs
08-14 6771
本文基于 cnblog学习总结，基于的博客地址如下： http://www.cnblogs.com/ronny/p/ann_02.html在实际应用过程中，单个神经元不能拟合太复杂的映射关系，我们需要构建更复杂的网络来逼近那些更复杂的目标函数。使用多层网络有时可以经过更少的迭代训练就能找到很好的收敛关系。多层神经网络是由多个层结构组成的网络系统，他的每一层都是若干个神经元结点构成，该层的任意一个结点
SoftMax 函数
最新发布
qq_28309121的博客
06-15 683
SoftMax 函数通过指数运算与归一化，将输入映射为概率分布，是多分类任务的核心组件。其数值稳定性优化、与交叉熵损失的高效结合，以及温度参数的灵活性，使其在深度学习中广泛应用。理解其数学原理及实现细节，对模型设计和调试至关重要。SoftMax 函数是机器学习中常用的激活函数，尤其在多分类任务中，用于将输出转化为概率分布。指数运算可能导致数值溢出（如 ( e^1000 ) 超出浮点范围）。缓解梯度消失，计算高效。
MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践
12-22
MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例，动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型，并尝试采用不同超参数，让模型的准确率达到97.5%。 提交要求： 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码...
多层神经网络识别手写数字
08-28
标题中的“多层神经网络识别手写数字”指的是利用深度学习技术，特别是多层神经网络模型，对手写数字进行分类。在这个项目中，我们可能会遇到以下知识点： 1. **多层神经网络（Multilayer Perceptron, MLP）**：这...
多层神经网络算法基础源码
03-17
在计算机上验证和测试多层神经网络的原理和算法实现，测试多层神经网络的训练效果。 1、掌握多层神经网络的基本原理； 2、掌握多层神经网络的算法过程； 3、掌握反向传播的算法过程；
构建多层神经网络
05-24
The categorical distribution (figure 3.3) is a discrete distribution that determines the probability of observing one of K possible outcomes. Hence, the Bernoulli distribution is a special case of the categorical distribution when there are only two outcomes. In machine vision the intensity data at a pixel is usually quantized into discrete levels and so can be modeled with a categorical distribution. The state of the world may also take one of several discrete values. For example an image of a vehicle might be classified into {car,motorbike,van,truck} and our uncertainty over this state could be described by a categorical distribution.
多层感知器神经网络
04-10
多层感知器神经网络，通过多次联系，实现自学习的过程，对异或学习非常有效，资源中xor.dat为异或学习样本
机器学习——人工神经网络之多层神经网络（多层与三层）
热门推荐
python_AI_fans的博客
06-07 1万+
目录 一、多层神经网络 1、多层神经网络数学模型 2、数学模型中的非线性函数fai 1）非线性函数fai存在的意义 2）非线性函数fai具体是什么？ 3、多层神经网络与单层神经网络的区别与改进 1）单层神经网络数学模型 2）多层神经网络模型 3）区别 二、三层神经网络 1、定理 2、一些概念（决策面、神经元、神经网络层数） 1）决策面 2）神经元 3）神经网络层数n 3、常见的三层神经网络模型（含w,b的参数设置） 1）一个三角形决策面的神经网络模型（两层神经网络） 2）
神经网络简介-多层神经网络
w326639619的专栏
11-05 1529
上一节介绍了神经元及相关内容，本节我们看一下神经网络 如上图所示，该神经网络有三层。我们标记第一层（也就是输入层）为a(1)a^{(1)}，第一层与第二层连接权重为w(1)w^{(1)}，然后第一层输入与第一层权重的线性和为z(1)z^{(1)}，第一层神经元个数为n(1)n^{(1)}，并依次标记剩余网络层。 可以看出，存在 z(l)j=∑i=1n(l)a(l)i⋅w(l)i,j=a(l)⊤
6、多层神经网络
fayoung3568的博客
06-24 1885
多层神经网络前言步骤1、导入所需要的库2、确定神经网络结构及参数3、确定激活函数及其导数和验证4、进行参数初始化5、导入数据集6、查看数据集7、对结果进行预测8、计算误差9、计算参数梯度10、验证梯度的正确性11、得到误差和精确度 前言 经过之前的5个博客内容，我们已经完成了运用已有的数据集进行了一个简单的手写识别并且对参数进行了训练，使识别精确更加的准确。但是之前的神经网络只是用两层，一个输入层，一个输出层。但是一般的神经网络是有三层，输入层，隐藏层，输出层。我们现在就在原来的基础上再添加一层，隐藏层。当
多层神经网络基础算法与生成方法
资源摘要信息:"本章深入探讨了多层神经网络的基础知识，介绍了神经网络的基本算法，这些算法可以分为单层神经网络和多层神经网络。此外，本章还将讨论如何使用不同的方法来生成这些算法。在理解这些知识点之后，读者...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值