多层感知机multiLayerPercetrons

最新推荐文章于 2025-11-01 16:38:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-01 16:38:30 发布 · 1k 阅读 · 2 ·
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。
文章标签：

#深度学习 #神经网络 #pytorch

本文介绍了多层感知机的基本概念，包括感知机的工作原理、常用的非线性激活函数及其作用，探讨了多隐藏层的优势与挑战，并通过实现一个具有单隐藏层的多层感知机模型进行实践。

目录

1. 感知机：

2. 常用非线性的激活函数

​3. 多层感知机——多隐藏层

4. 代码实践

1. 感知机：

感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。

线性模型在处理一些问题时好用，但是在处理XOR问题时就出现了问题。

因为线性模型无法将①④和②③同时分类，但是通过增加隐藏层来逐步分类，如上图黄线和蓝线，两个步骤就能分出来。所用感知机为单分类单隐藏层感知机。

 隐藏层需要非线性的激活函数，不然本质的运算还是线性模型。

2. 常用非线性的激活函数

激活函数通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活。它们是将输入信号转换为输出的可微运算。大多数激活函数都是非线性的。

2.1 Sigmoid激活函数

将输入投影到（0,1），\sigma (x)= \begin{cases}1&x>0\\0&otherwise \end{case}   

 sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}

 

 2.2 Tanh激活函数

将输入投影到(-1,1)，

最低0.47元/天 解锁文章
多层感知机（MLP）——简介
m0_46928770的博客
01-12 2万+
输入层—>隐藏层"""注释：这是定义隐藏层的类，首先明确：隐藏层的输入即input，输出即隐藏层的神经元个数。输入层与隐藏层是全连接的。假设输入是n_in维的向量（也可以说时n_in个神经元），隐藏层有n_out个神经元，则因为是全连接，一共有n_in*n_out个权重，故W大小时(n_in,n_out),n_in行n_out列，每一列对应隐藏层的每一个神经元的连接权重。b是偏置，隐藏层有n_out个神经元，故b时n_out维向量。
【机器学习】多层感知机
2401_84149564的博客
05-11 1556
感知机是一种二类分类的线性模型，通过分离超平面将实例划分为正负两类。其学习算法基于误分类的损失函数，利用梯度下降法进行优化。感知机模型简单易实现，但仅能处理线性问题。为突破这一限制，多层感知机（MLP）被提出，通过引入隐含层和非线性激活函数，增强了模型的表达能力。MLP由输入层、隐含层和输出层组成，通过反向传播算法进行训练，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。反向传播算法通过前向传播计算输出，反向传播误差并更新权重，以最小化损失函数。本文还提供了使用Python实现MLP的代码示例，包括手动实现和使用PyT
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
11-01 644
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
机器学习之多层感知机原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
02-10 7123
为什么我们经常提到我们喜欢斜率容易计算、平滑连续、适合做误差函数的原因也在这里，面对含绝对值的或者是不连续的函数，在梯度下降求梯度时我们很难求导或者求导后会在某个范围不停波动无法接近最优解。三个结点可以完成一次异或操作，隐藏层有两个节点，一次异或操作可以作为2元的结果，把2元的结果编程下一个异或的其中之一输入，那么就可以通过加3个结点两层再多加入一元。所以不止需要一个隐含层。我们观察上图，误差对于每个权重的影响也有权重，平分误差对这俩权重的影响显然是不公平的，这就出现了新的问题：如何更新权重？
多层感知机（Multilayer Perceptron）
热门推荐
码上的生活
06-08 1万+
在本节中，假设你已经了解了使用逻辑回归进行MNIST分类。同时本节的所有代码可以在这里下载.下一个我们将在Theano中使用的结构是单隐层的多层感知机（MLP）。MLP可以被看作一个逻辑回归分类器。这个中间层被称为隐藏层。一个单隐层对于MLP成为通用近似器是有效的。然而在后面，我们将讲述使用多个隐藏层的好处，例如深度学习的前提。这个课程介绍了MLP，反向误差传导，如何训练MLPs。模型一个多层感知机
学习笔记2-多层感知机（multilayer perceptron，MLP）
qq_36016038的博客
02-14 1749
学习笔记2-多层感知机（multilayer perceptron，MLP） 1、理论基础 1.1 1.2激活函数 1.2.1 relu激活函数
精选资源
MATLAB实现MLP多层感知机时间序列预测（完整源码和数据）
10-21
标题中的“MATLAB实现MLP多层感知机时间序列预测”指的是使用MATLAB编程语言，通过多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）神经网络模型对时间序列数据进行预测的一种方法。多层感知机是一种前馈神经网络，具有...
精选资源
MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）
10-21
MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
精选资源
MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据）
10-21
MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
精选资源
全连接神经网络（多层感知机）PPT，可以直接开会讲
11-22
全连接神经网络，也称为多层感知机（MLP），是一种在深度学习和机器学习领域广泛应用的模型。它由多个层组成，包括至少一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。每个层都由若干神经元构成，神经元之间通过权重...
Multilayer-Perceptrons
03-30
Multilayer-Perceptrons
Multi-Layer Perceptrons
07-23
python中多层感知器的一个实现，本人已经跑好，配合mnist.pkl.gz数据，用于测试很识别0-9手写数字，效果可达到error %1.6左右，是DeepLearning.net上的实例代码，本人调试代码过程中写了一些注释，希望对大家有用
机器学习——多层感知器（Multi-layer Perceptrons）
1
10-13 5543
机器学习学习笔记——8
多层感知机
yxx122345的博客
03-18 1672
感知机（Perceptron）是神经网络的基本单元，由 Frank Rosenblatt 在 1957 年提出。它是一个二分类模型，输入为特征向量，输出为类别标签（如 0 或 1）。yfw⋅xbyfw⋅xb其中：xxx是输入特征向量，www是权重向量，bbb是偏置项，fff是激活函数（如阶跃函数）。
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）
幼儿园大哥~
07-02 550
多层感知机通过多层全连接网络和非线性激活函数实现对复杂数据模式的学习和建模。其工作原理包括前向传播、损失函数计算、反向传播和参数更新。MLP在许多应用中表现出色，是深度学习的基础模型之一。
多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)
m0_60388871的博客
09-14 7654
通过将输入逐层转换，加权求和并非线性化，可以让多层感知机学习到数据的复杂模式。反向传播算法是优化参数的核心，通过梯度下降调整权重以降低损失函数值。
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