训练预测MLP深度学习模型

最新推荐文章于 2025-03-25 14:43:30 发布
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分类专栏： 无人驾驶 Apollo 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gavinmiaoc/article/details/125708157
版权
本文介绍了在Apollo预测模块中训练多层感知机(MLP)深度学习模型的步骤，包括数据集制作、模型训练和推理评估。针对Apollo 3.5及以后的版本，详细说明了特征提取、标签生成、模型合并以及效果评估的过程。

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

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未完待續......

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接上回Apollo prediction 相关操作_山水之间2018的博客-优快云博客中训练MLP深度学习模型。今天来整理下如何进行自己的MLP训练。

按照深度学习的基本操作思路，整个过程无非分为三个大的步骤：

（1）数据集制作；

（2）模型搭建+

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（14-4）基于深度学习的金价预测系统：使用MLP神经网络进行预测
码农三叔
01-30 818
（2）下面代码调用了上面的函数Performance_tune，传递了金价数据框 Gold，目标列为 'Close'，滞后列表为从1到30，滚动窗口列表为从2到60，以及互信息分数阈值为3。函数Performance_tune将进行数据准备、模型训练、测试集预测和性能评估的操作，返回的Close 对象包含了预测结果、实际值以及它们的比较表。该数据框的第二列（索引为2的列）包含了模型在测试集上的实际价格和相应的预测价格，使用户能够直观地比较模型的预测性能和真实情况。预测结果和实际值的对比。
##09 深入理解多层感知机（MLP）：设计和训练一个MLP模型进行分类任务
weixin_51352614的博客
05-09 3291
多层感知机（MLP）是神经网络研究和应用中的基础模型之一，它是深度学习技术的核心构成部分。在本文中，我们将详细探索MLP的理论基础，学习如何使用PyTorch框架来设计和训练一个MLP模型来处理分类任务。多层感知机的基本概念和工作原理使用PyTorch构建MLP的步骤实战演示：使用MLP进行手写数字分类MLP模型的调优和性能提升策略在PyTorch中，可以通过继承nn.Module类并定义__init__和forward方法来创建自定义的网络结构。return out。
pytorch实现mlp模型FashionMNIST数据集上训练
Study study is cndb gjb dx.
07-12 941
pytorch学习
多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）预测模型及其Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
08-01 2236
MLP是一种前馈神经网络，由多个神经元层组成。随着大数据时代的到来，获取的数据量激增，MLP凭借其强大的表达能力，成为分析和预测的重要工具。- **反向传播**：根据输出层的误差，通过梯度下降算法来更新网络的权重和偏置。- MATLAB示例中，使用自定义的`make_regression`函数生成回归数据，定义了MLP模型的结构，并使用MATLAB的深度学习工具箱训练模型。2. **隐藏层**：隐藏层的数量和每层的神经元个数可以根据具体问题进行调整。- **特征选择**：选择重要的特征，以提高模型的性能。
深度学习入门之基于MLP的加州房价预测模型
最新发布
weixin_73953650的博客
03-25 1120
 为了完成学校布置的课程任务并分享深度学习知识，写下了这篇文章，重点来分享一些建模任务中常用的技巧以及pytorch构建NN(神经网络)的基本方法，本次模型建立的数据源是加州房价数据集，这是一个较为经典的数据集。
机器学习-MLP预测
ZSC001127的博客
05-14 686
本文使用机器学习MLP对数据进行预测。
使用MLP进行负荷预测
qq_43557349的博客
10-07 2202
多层感知器负荷预测一、简单介绍二、源代码分享三、结果讲解 一、简单介绍       Multi-layer Perceptron（MLP），即多层感知器，是一个前馈式的、具有监督的人工神经网络结构。通过多层感知器可包含多个隐藏层，实现对非线性数据的分类建模。MLP将数据分为训练集、测试集、检验集。其中，训练集用来拟合网络的参数，测试集防止训练过度，检验集用来评估网络的效果，并应用于总样本集。当因变量是分类型的数值，MLP神经网络则根据所输入的数据，
基于简单MLP模型的加州房价预测
Nnn_python的博客
11-06 3453
机器学习是当前热度非常高的领域，可以对房价数据进行预测，具有很高的研究价值。为了更好地学习机器学习，将理论付诸于实践，本文从加州房价预测实验入手，提出了基于简单MLP的房价预测模型方法研究。
基于MLP深度学习算法的DGA准确 识别技术研究.pdf
09-09
2. **MLP深度学习算法**：多层感知器（Multilayer Perceptron）是深度学习中的一种基础模型，具有至少一个隐藏层的神经网络结构。通过多层非线性变换，MLP可以学习复杂的数据模式，尤其在处理分类问题时表现出强大的...
基于python语言+tensorflow深度学习框架进行模型训练与预测分类的应用集合.zip
02-20
4. **深度学习模型构建**：在TensorFlow中，你可以构建各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）用于序列数据，以及全连接神经网络（FCN）或多层感知机（MLP）用于分类问题。...
MLP神经网络模型_freehqn_MLP_mlp模型_解析表达式_MLP神经网络_
10-03
虽然这在深度学习模型中并不常见，因为复杂的权重结构很难转化为简单的数学形式，但一些研究尝试将简单的神经网络结构转换为解析表达式，以增进对模型的理解。 **MLP神经网络的应用** MLP神经网络广泛应用于各种...
MLP回归预测
lizz2276的博客
11-19 4067
#!/usr/bin/env python coding: utf-8 In[41]: import pandas as pd, numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt In[7]: df_train=pd.read_csv(‘train_data_regression.csv...
多层感知机预测算法—以二手车预测为例（MLP）
Shiraka的博客
01-22 4440
前言 MLP是一种人工神经网络（ANN）。最简单的MLP至少由三层节点组成：输入层，隐藏层和输出层。本文将通过构建二手车预测价格的方式，讨论scikit-learn和keras两种深度学习库搭建MLP预测模型的差别以及所展现的不同效果。 案例分析—基于二手车平台教育数据集 1. 数据预处理 ​ 该数据基于2022年MotherCup()(点击该文字可下载数据集)大数据竞赛提供的二手车交易样本数据集，里面包含内容36列变量信息，其中15列为匿名变量。我们首先加载数据集观察整个数据结构和详细的数据内容。数据
ANN(MLP) 三种预测
qq_74156152的博客
02-03 2064
多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法。它由多个神经元（也称为节点）组成，这些神经元排列在不同的层中，并且每个神经元都与上一层的神经元相连。MLP的基本结构包括输入层、输出层和一个或多个隐藏层。输入层接收输入数据，输出层产生最终的输出结果。隐藏层在输入层和输出层之间，它们的作用是对输入数据进行抽象和特征提取。每个神经元都有一个与之关联的权重，这些权重用于计算神经元的加权和。加权和经过激活函数的处理，最终产生神经元的输出。
全MLP结构模型学习笔记
charles_zhang_的博客
06-04 3901
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉的常用模型。最近，基于注意力的网络，如Vision Transformer，也变得很流行。在本文中，我们表明，虽然卷积和注意力都足以获得良好的性能，但它们都不是必需的。我们提出了MLPMixer，一种专门基于多层感知器（MLP）的体系结构。MLP混合器包含两种类型的层：一种是将MLP独立应用于图像patches的层（即“混合”每个位置的特征），另一种是跨patches应用MLP的层（即“混合”空间信息）。......
图像分类网络2——多层感知机MLP识别手写数字（自定义训练）
xiaotiig的博客
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MLP实现手写数字识别目的1 数据和数据预处理2 模型构建3 反向传播和训练4 模型测试 目的 1 数据和数据预处理 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(object): """数据加载处理类 """ def __init__(self): """ """ # 1、获取数据 (self.train_data, self.tr
tf第六讲：使用tensorflow搭建MLP网络(初识MLP)
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weixin_43178406的博客
03-09 1万+
本文主要介绍了tf第六讲：使用tensorflow搭建MLP网络(初识MLP)，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。 文章目录 1. tf搭建模型步骤 2. 实例：MLP回归 3. 实例：MLP分类
时间序列预测模型实现：MLP、CNN和LSTM
PzBlockchain的博客
09-27 617
在时间序列预测任务中，选择合适的模型是非常重要的。本文将分享三种常用的时间序列预测模型：多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。以上是三种常用的时间序列预测模型的代码示例，这些代码经过简化，但足以说明每个模型的基本结构和使用方法。在实际应用中，你可以根据具体任务和数据特征进行模型的调整和优化。
【MLP数据训练】基于sklearn和keras的模型MLP数据切分与交叉验证
小苏打的学习博客
06-23 3013
目录 自动切分 手动切分 K折交叉验证（k-fold cross validation） 在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集。Keras提供了两种评估模型性能的方法： 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 1、自动切分 在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能。 具体地，调用model.fit...
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