3.多层感知机

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布
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分类专栏： 动手学习深度学习 文章标签： python 深度学习 神经网络 计算机视觉
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目录

1.感知机

  • 给定输入x，权重w，和偏移b，感知机输出：

感知机实际是一个二分类问题：-1或1

  • 回归输出实数
  • Softmax回归输出概率

训练感知机

XOR问题（Minsky&Papert 1969） AI的第一个寒冬

​ 感知机不能拟合XOR函数，它只能产生线性分割面

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

总结

  • 感知机是一个二分类模型，是最早的AI模型之一
  • 它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降 批量大小为1：指在训练神经网络时，每次更新参数时只
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8.多层感知机梯度.pdf
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多层感知机梯度.pdf”指的是关于多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）的梯度计算的课程或文档。多层感知机是一种人工神经网络，具有至少一个隐藏层，它能处理非线性可分的数据。在神经网络的训练过程中，梯度...
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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...
3. 多层感知机算法和异或门的 Python 实现
一分耕耘一分收获
05-10 1078
单层感知机只能表示线性空间，多层感知机就可以表示非线性空间。多层感知机在理论上可以表示计算机。
深度学习6. 多层感知机及PyTorch实现
猿来这样-谢厂节的博客
03-13 1489
本文介绍MLP多层感知机的概念及其PyTorch实现
【动手学深度学习】4.1. 多层感知机
--
06-17 1083
当输入为负时，ReLU函数的导数为0，而当输入为正时，ReLU函数的导数为1。下面我们绘制ReLU函数的导数。应用于隐藏层的激活函数通常既按行操作，也按元素操作，意味着在计算每一层的线性部分后，可单独计算每个活性值，无需查看其他隐藏单元的值，多数激活函数如此。：以收入和还款概率为例，收入从低到中等增加，还款可能提升明显，而高收入段再增影响小，非线性，可对数据预处理（如取对数）使线性更合理。假设： 任何特征的增大都会导致模型输出的增大（如果对应的权重为正）， 或者导致模型输出的减小（如果对应的权重为负）。
多层感知机
m0_56312629的博客
12-13 1373
本文介绍感知机的相关概念以及单层感知机存在的问题，进而拓展到多层感知机。为了让感知机保持非线性，因此在多层感知机的每层都加入了激活函数，同时介绍了常见的激活函数以及多类分类问题。
【机器学习】多层感知机
2401_84149564的博客
05-11 1507
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
多层感知机（MLP）
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李沐动手深度学习（pycharm中运行笔记）——10.多层感知机+从零实现+简介实现
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本文系统介绍了感知机与多层感知机的原理与实现。感知机作为最早的二分类AI模型，通过权重计算和激活函数输出分类结果，但无法解决XOR等非线性问题。多层感知机通过引入隐藏层和非线性激活函数（如ReLU）克服了这一限制。文章详细展示了从零实现和简洁实现两种方法：前者手动构建网络结构、初始化参数并实现ReLU函数；后者利用PyTorch高级API快速搭建模型。两种方法均在Fashion-MNIST数据集上完成训练评估，验证了多层感知机处理复杂分类任务的能力。关键点包括隐藏层大小设置、激活函数选择及超参数优化。
13.多层感知机的从零实现以及简洁实现
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【动手学深度学习】10.多层感知机（MLP）
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08-21 896
动手学深度学习笔记。
04.2. 多层感知机的从零开始实现
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09-08 878
忽略了空间结构， 所以我们使用reshape将每个二维图像转换为一个长度为num_inputs的向量。只需几行代码就可以实现我们的模型。手动实现一个简单的多层感知机是很容易的。然而如果有大量的层，从零开始实现多层感知机会变得很麻烦（例如，要命名和记录模型的参数。多层感知机的训练过程与softmax回归的训练过程完全相同。直接使用高级API中的内置函数来计算softmax和交叉熵损失。为了对学习到的模型进行评估，我们将在一些测试数据上应用这个模型。实现ReLU激活函数， 而不是直接调用内置的relu函数。
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