深度学习基础（二）—— 从多层感知机（MLP）到卷积神经网络（CNN）

最新推荐文章于 2024-06-28 20:28:41 发布

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本文介绍了多层感知机（MLP）与卷积神经网络（CNN）的区别，重点讲解了CNN中的局部感受野概念。在CNN中，输入不再是全连接的列向量，而是保持二维结构。每个特征映射由一组共享权重定义，允许网络检测多种局部特征。例如，早期的LeNet-5使用6个特征映射进行MNIST数字识别。教程中还将展示更多具有20和40个特征映射的卷积层实例。

经典的多层感知机（Multi-Layer Perceptron）形式上是全连接（fully-connected）的邻接网络（adjacent network）。

That is, every neuron in the network is connected to every neuron in adjacent layers.

Local receptive fields

全连接的多层感知机中，输入视为（或者需转化为）一个列向量。而在卷积神经网络中，以手写字符识别为例，输入不再 reshape 为 (28*28, 1) 的列向量，而是作为 <

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【深度学习】多层感知机与卷积神经网络解析

chen695969的博客

04-11

2466

在人工智能的宏伟画卷中，深度学习如同一笔瑰丽而深邃的色彩，为这幅画增添了无限的生命力和潜能。作为支撑这一领域核心技术的基石，多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）在模仿人类大脑处理信息的方式中扮演了重要角色，并在解决复杂计算机视觉问题上展现出了惊人的能力。本文将带领读者深入这两种网络结构的深层次机制，揭示其在当前科技革命中如何发挥着不可替代的作用。

NLP 分类项目：姓—国家名（从MLP到CNN）

wwyhhh的博客

06-12

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本项目的功能如下：即输入姓，输出最有可能的国家名或最有可能的K个国家名。本文的重点为如何构建这个CNN网络模型。

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从MLP到卷积

weixin_44528463的博客

06-03

617

最近要做多通道的实验，所以重新将处理图像的基础模型回顾一下，什么是卷积？卷积本质是是一种特殊的全连接层。

从多层感知器到卷积网络（一）

CarlXie

06-01

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写在最前面本系列文章试图以直观的思维讲解神经网络的两个种类——多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network)，其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构，它是所有其他神经网络结构的基础，所以不出意外，在介绍卷积网络前，不得不提一提...

多层感知器+卷积神经网络（CNN）

wpp_only的博客

06-13

2227

感知器（Perceptron）是一个简单的神经网络模型，感知器-神经网络的组成单元-神经元（神经元也叫做感知器），感知机是所有神经网络的基础，主要由全连接层组成，如下图： 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： 多层感知机层与层之间是全连接的。多层感知机最底层是输入层，中间是隐藏层，最后是输出层。激活函数（Acti

多层感知机 CNN卷积神经网络 RNN循环神经网络

weixin_45241622的博客

11-06

3948

暂定

学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇

最新发布

12-02

经典的多层感知机（MLP）进一步扩展了感知机的概念，通过增加隐藏层来提高网络的学习能力和解决问题的复杂度。MLP能够通过反向传播算法和梯度下降法进行训练，解决了许多传统算法难以处理的非线性问题。自编码器...

深入理解前馈神经网络：多层感知器和卷积神经网络

REMEMBERED1的博客

06-28

1366

这种设计一系列卷积的方法是基于经验的:从数据的预期大小开始，处理一系列卷积，最终得到适合您的特征向量。虽然这种方法在实践中效果很好，但在给定卷积的超参数和输入张量的情况下，还有另一种计算张量输出大小的方法，即使用从卷积运算本身推导出的数学公式。在本博客中，我们将探索MLP的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的MLP模型，用于将姓氏分类到其原籍国。在本博客中，我们将探索CNN的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的CNN模型，用于将姓氏分类到其原籍国。使用第一种方法，只需使用PyTorch的。

【大学生NLP项目】基于多层感知机及CNN卷积神经网络的姓氏分类

m0_65753722的博客

06-09

1387

我们难以通过简单的单层映射来解决非线性问题。我们的数据可能会有一种表示，这种表示会考虑到我们在特征之间的相关交互作用。在此表示的基础上建立一个线性模型可能会是合适的，但我们不知道如何手动计算这么一种表示。对于深度神经网络，我们使用观测数据来联合学习隐藏层表示和应用于该表示的线性预测器。我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。要做到这一点，最简单的方法是将许多全连接层堆叠在一起。每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出。

1. 从多层感知机到卷积神经网络

denghong637573的博客

02-13

1150

DNN可以用到计算机视觉上么？为什么需要CNN？答案是必然的，但是DNN有不少缺点，为此引入CNN。一般情况下，图像数据比较大，意味着网络的输入层维度也比较大。当然可以对其进行处理，即使这样，假设处理完后图像变为2562563的彩色图，即输入的维度的值为196608。那么后面的隐藏层的神经元个数自然也能太少，假设为1024。仅仅一层的链接就有高达196608 * 1024的参数量。巨...

机器学习——多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络

JenKinsGG的博客

05-09

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定义一个k*k的窗口：通过和k*k的权重矩阵做加权和，学习好之后，在和另外一个k*k的窗口共用同一个权重矩阵（参数共享）几种神经网络架构(多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、transformer)，抽取庞大的数据特征。（Dense layer）全连接层：每一个输入和权重的加权和（数据量庞大）机器学习：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习。训练一个监督学习包括：目标函数、损失函数、模型、优化。包括参数矩阵和偏置的全连接层（线性层）y=Wx+b。模型包括：决策树、线性模型、核模型、神经网络。

把基于全连接层MLP的简单神经网络模型改为基于CNN卷积神经网络的模型

weixin_45612187的博客

05-26

740

在上一次的博客中已经写了如何搭建一个基于MLP的神经网络模型，这次讲如何把基于MLP的神经网络模型改为基于简单的CNN的神经网络模型。上次博客链接：第一步：导包，和上个模型的操作大致一样 # 导包 import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import Dat

多层感知机、卷积神经网络、深度卷积神经网络实现图像的多元识别

MXIAO56789的博客

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应用场景: 1: 实现植物的分类 2：各种有区别度的分类 3：台风的类型 4：细菌的种类 #多层感应器神经网络模型 # 0. 调用要使用的包 import numpy as np31 from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation width = 28 height

深度学习笔记（二）——从多层感知机模型（MLP）到人工神经网络模型（ANN）

ADwenwen的博客

05-22

1万+

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型——多层感知机模型。二、多层感知机模型在神经网络模型中，将信号逐层向前传播的...

【机器学习】——多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络

lingxw的博客

01-07

2949

MLP（多层感知机）：就是将多个全连接层堆起来，然后通过激活层来得到非线性的模型 CNN（卷积神经网络）：可以看作是比较特殊的全连接层，其中的卷积层使用了空间上的本地性和平移不变性然后做了一个简化版的全连接层，参数少，更适合处理图片信息；将卷积层和汇聚层（池化层）堆叠起来可以得到一种高效抓取空间信息的模型 RNN（循环神经网络）：可以看作是全连接层在时序上用了过去的信息，放在了现在，在全连接层加了一条额外的边，得到一个循环神经网络，能够作用于有时序信息的数据。

多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、循环卷积神经网络预测多元分类

MXIAO56789的博客

07-21

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#多层感知器神经网络模型 # 0. 调用要使用的包 from keras.datasets import reuters from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Embedding from keras.layers import Flatten max_featu.

TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

拓端研究室TRL

01-24

942

最近我们被客户要求撰写关于TensorFlow的研究报告，包括一些图形和统计输出。