深度学习笔记 —— 多层感知机

最新推荐文章于 2025-11-01 16:38:30 发布
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#深度学习 #人工智能

这篇博客介绍了多层感知机在解决线性不可分问题如XOR上的局限性，并探讨了非线性激活函数如ReLU的重要性。通过实现一个具有单隐藏层的多层感知机，展示了如何在Fashion-MNIST数据集上进行训练。此外，还介绍了PyTorch中简洁的模型定义和训练过程。

感知机是一个二分类模型，求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降。

 感知机的缺点：不能解决XOR问题

多层感知机：一次解决不了的问题，可以先学习一个简单函数，再学习一个简单函数，然后用另外一个函数组合两个函数

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习笔记——感知机、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)
haopinglianlian的博客
11-17 2138
本笔记介绍机器学习中的感知机、MLP、SVM算法。
动手学深度学习笔记（六）——多层感知机及实现
不兼容旧版本
03-15 2446
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。
感知器与多层感知机
djsxut的专栏
08-24 2905
感知器 (perceptron) 神经网络中一种模拟神经元(neuron)的结构，有输入(input)、输出(output)、权重(weight)、前馈运算(feed forward)、激活函数(activation function)等部分。单层感知器能模拟逻辑与、逻辑或、逻辑非和逻辑与非等操作，但不能实现逻辑异或！   激活函数可以表示为: 其中 x 作为输入, w 是对应输入 x...
MP模型、单层感知器、多层感知器的理解
hjkdh的博客
10-20 9453
神经网络基础神欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 神 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mark
快速上手大模型：深度学习４（实践：多层感知机）
最新发布
weixin_45728280的博客
11-01 638
本文介绍了多层感知机(MLP)的实现方法。首先对比了单层感知机和MLP的区别，指出MLP通过隐藏层和激活函数(如Sigmoid、Tanh、ReLU)能够解决非线性分类问题。然后详细给出了MLP从零实现的步骤：包括模型定义、参数初始化、损失函数(交叉熵)选择和训练过程。实验在Fashion-MNIST数据集上进行，10轮训练后测试准确率达到85.38%。文章还提供了MLP的简洁实现方式，并解决了d2l包版本兼容性问题，建议安装d2l 1.0.3版本。通过修改训练函数和添加设备参数，确保了代码在新版本中的可运行
深度学习：多层感知机
m0_68227002的博客
11-06 1137
多层感知机的学习算法通常采用反向传播算法（Backpropagation），通过不断调整网络权重和偏置来最小化损失函数，从而提高网络的准确率。在反向传播阶段，根据损失函数计算输出层与真实值之间的误差，并将误差反向传播回网络，更新网络权重和偏置。随着深度学习技术的不断发展，多层感知机在许多领域都取得了显著的成果。多层感知机的结构相对简单，主要由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层通过非线性变换将输入转化为有意义的特征表示，输出层则根据隐藏层的输出得到最终的分类或回归结果。
多层感知器
weixin_40384587的博客
10-19 369
MLP： 对于激活函数的选择，是神经网络中很重要的一步，对比sigmoid函数和tanh函数在不同层的使用效果： 隐藏层：tanh函数的表现要好于sigmoid函数，因为tanh的取值范围在[-1，1]之间，均值为0，实际上起到了归一化(使图像分布在0周围，得到的结果更方便使用梯度下降)的效果。 输出层：对于二分类而言，实际上是在计算yhat的概率，在[0，1]之间，所以sigmoid函数更优...
机器学习-分类之多层感知机原理及实战
周先森爱吃素的博客
03-01 1万+
讲解多层感知器并用其进行分类实战。
《动手学深度学习》笔记（四）——多层感知机（上）
weixin_63046623的博客
06-12 257
本文开始进入真正的深度网络的学习。最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成，每一层与它的上一层相连，从中接收输入；同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。当训练容量较大的模型时，会面临过拟合的风险。因此将从基本的概念介绍开始讲起，包括过拟合、欠拟合和模型选择。为了解决这些问题，还会介绍权重衰减和暂退法等正则化技术，以及讨论数值稳定性和参数初始化相关的问题，这些问题是成功训练深度网络的关键。
《动手学深度学习》笔记（五）——多层感知机（下）
weixin_63046623的博客
06-16 666
本文接着介绍Dropout等正则化技术，以及讨论数值稳定性和参数初始化相关的问题，这些问题是成功训练深度网络的关键。
多层感知机
qq_36167072的博客
02-12 1089
目录：1.多层感知机的基础知识 2.多层感知机的pytorch代码实现与讲解 多层感知机的基础知识 1.基础知识：多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： ...
多层感知器三种学习算法的比较
04-26
多层感知器是一种多层前馈神经网络 ,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法。通 过模式分类实验对这两种算法和 BP算法进行比较 ,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠 性 ,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力。
多层感知机学习心得
weixin_45683677的博客
02-01 682
定义 多层感知机在单层神经⽹络的基础上引⼊了⼀到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输⼊层和输出层之间 线性变化 从联立的式子可以看出输入与输出之间仍旧是单层神经网络 我们通过引入一些激活函数来实现非线性变化 1.ReLU函数 此函数用于将负数置成零，正数不变 nn.ReLU(inplace=True) inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生...
多层感知机 Multilayer Perceptron | MLP
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JasonH2021的博客
06-04 2万+
本文主要简单介绍了多层感知机的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型的参数等。
什么是多层感知机
qq_44042505的博客
03-16 2万+
多层感知机的概念 我们要了解多层感知机，首先应该知道感知机是什么 感知机 感知机是人工智能最早的模型； 是一个有监督的学习算法； 本质上感知机是一个二分类的问题：输入大于0就输出1，否则输出0。 与线性回归的不同：线性回归输出的是一个实数而感知机输出的是一个离散的类。 与softmax的区别：在有n个类的情况下，softmax会输出n个元素，所以可以是一个多分类的问题，但是感知机这里只输出一个元素，说明感知机最多只能做一个二分类问题 。 训练感知机的过程（相当于批量为1 的梯度下降） 感知机的缺点
第二周作业：多层感知机
qq_38970974的博客
09-11 3499
test
动手学深度学习之多层感知机
程序猿一帆
02-14 463
多层感知机(MLP)是早期就出现的神经网络，拥有一层隐藏层，但由于没有激活函数，即使2层也只是做线性映射，功效与单层输出的神经网络差不多，本节将介绍MLP的基本概念以及如何解决MLP存在的缺陷。 MLP 隐藏层 形式化如下： H=XWh+BhO=HWo+Bo=XWhWo+BhWo+Bo H=XW_h+B_h \\ O=HW_o+B_o=XW_hW_o+B_hW_o+B_o H=XWh​+B...
深度学习入门：感知机与基本逻辑运算
深度学习笔记不仅限于感知机，它还可能涵盖了更复杂的神经网络结构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以及训练算法如反向传播（Backpropagation）和优化方法。然而，根据提供的...
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