深度学习入门——多层感知机

最新推荐文章于 2025-04-29 23:03:50 发布
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#深度学习 #神经网络 #人工智能

        之前学习了单层神经网络，这次我们就来学习学习深度神经网络中最简单的深度网络吧！

        tips:本应该书接上回-多层神经网络，但是多层神经网络中最简单的的就是多层感知机，因此本篇内容，就是对多层感知机的知识的分享。

        深度神经网络中最简单的被称为多层感知机，多层感知机相较于单层神经网络的主要区别是，多层感知机多了一个隐藏层。单层神经网络只有输入层，输出层，而多层神经网络有一个或多个隐藏层，位于输入层和输出层之间，因此多层感知机也更加的复杂。

     

                             图一，单层神经网络                                          图二， 多层感知机

        多层感知机（Multi-Layer Perceptron）简称MLP，是一种前馈型神经网络，是最早也是最简单的深度神经网络形式。它是一种全连接的、前向传播的神经网络，由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。

 细说隐藏层

         多层感知机核心重点就在于隐藏层的加入，其它的和之前提到过的单层神经网络相似，这里我们就隐藏层进行详细讲解。

问：为什么要加入隐藏层？

答：简单的神经网络只能处理简单的线性问题，对于复杂的非线性问题而不能很好的解决，隐藏层的加入，不仅可以增强模型的表达能力，还可以让深度神经网络可以学习复杂的非线性模式和关系，因此能够适应更广泛、更复杂的任务和数据。

问：隐藏层的思想是什么？

答：隐藏层基本思想就是，对输入的数据的特征进行一个映射转换，使其抽象化并更容易被计算机进行线性划分的特征。

问：隐藏层具体操作是什么？

答：输出 = 激活函数（权重的加权和 + 偏置）——>    y=a(^{_{}}_{}^{}w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+w_{3}x_{3}+b) ，

                                      

隐藏层通过对输入层的数据进行如上处理（x代表输入的数据集），得到的输出即为y，然后输出层将隐藏层学习到的特征映射到最终的输出空间，并得到最终的预测结果。

        参考内容：图一，二来源：阿斯顿·张，李沐《动手学深度学习》

4.深度学习之多层感知机
大勇若怯任卷舒
03-16 242
4.1 感知机 多层感知机中的特征神经元模型称为感知机 4.2 多层感知机 隐藏层 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。 神经网络 越多的神经元，就越能够表达能复杂的模型 多层感知机 增加更多的隐藏层？ 与单层神经网络等价 解决问题的一个方法是引入非线性变换。 非线性变换函数被称为激活函数（activation function）。 4.3 激活函数 ReLU函数 ReLU（re
深度学习——多层感知机
weixin_63131711的博客
11-17 349
如果是二维情况， ��+�=0 就是一条直线，若没有激活处理，前向传播的多层多个节点的不断向前推进，实际就是 ��+� 在不断嵌套和线性组合，算了半天，最后得到的还是形如 ��+�=0 的一条直线，和单层的感知机没有什么区别。我们建立多层感知机模型的目的，是把各层的权重 � 和偏置 � 看作变量，用很多的已知样本进行试算，反复的调整各层的权重 � 和偏置 � ，最后得到各层 � 和 � 确定的值，使得到的网络模型对所有的已知样本都能正确的分类，这个过程就是机器学习或训练。总之，各层的节点都可以看作列向量。
深度学习基础——多层感知机
希望变强的小菜鸟的博客
12-20 5102
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是最简单的深度网络。本文回顾多层感知机的相关内容及一些基本概念术语。
深度学习-多层感知机
qq_55047733的博客
01-28 476
跟沐神学AI-多层感知机
一文讲透彻什么是多层感知机
最新发布
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
04-29 1243
本文以威斯康星乳腺癌数据集为依托，深度剖析多层感知机（MLP）在肿瘤良恶性二分类预测中的实战应用。从数据预处理环节的分层抽样、标准化，到 MLP 模型构建时多层隐藏层、Dropout 与 L2 正则化的精妙设计；从训练过程中学习率衰减、Early Stopping 策略的运用，到模型评估时准确率曲线、混淆矩阵、ROC 曲线等多维度可视化呈现，全程代码实操与原理详解结合。同时借助 PCA 降维实现决策边界可视化，帮助读者透彻理解 MLP 运行逻辑，为深度学习实践提供极具参考价值的范例。
15_深度学习_多层感知机
Supre_yuan的博客
10-05 1611
最简单的深度网络称为多层感知机，它们由多层神经元组成，每一层都与下面一层（从中接收输入）和上面一层（反过来影响当前层的神经元）完全相连。 隐藏层 我们在前面描述了仿射变换，它是一个带有偏置项的线性变换。首先，回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构。该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关，那么这种方法就足够了。但是，仿射变换中的线性是一个很强的假设。 我们的数据可能会有一种表示，这种表示会考虑到我们的特征之
（动手学习深度学习）第4章多层感知机
weixin_44342777的博客
08-14 343
多层感知机-L2正则化-dropout-kaggle实战：房价预测
深度学习入门1——感知机（Perceptron）
Argulo的博客
06-17 751
1957年美国学者Frank Rosenblatt提出__感知机__的概念。__感知机接收多个信号，输出一个信号。__每个输入信号都会分别乘以相应的权重w，然后下一层神经元会将传送信号的总和求和，当这个总和超过某个界限后，才会输出1（True）否则输出0（False）。该界限值称为__阈值__，用θ表示。各输入信号都有各自固定的权重，其发挥控制各个信号的重要性的作用。简而言之，权重越大，对应的输入信号重要性越高。
深度学习——感知机：多层感知机（multi-layered perceptron）图文详解
Safaearth的博客
05-31 7153
多层感知机一，多层感知机1.1 现在已有的门电路组合1.2 异或门的实现二，从与非门到计算机三，总结 一，多层感知机   在上一篇深度学习——感知机（perceptron）图文详解中我们已经讨论完了简单感知机的原理和实现了，同时也知道了简单感知机的局限性了，不能表示异或门这点让人深感遗憾。今天我们就将介绍多层感知机，它可以通过“叠加层”来表示异或门。不过，我们先暂时不考虑叠加层具体是指什么，先从其他视角来思考一下异或门的问题 1.1 现在已有的门电路组合   异或门的制作方法有很多，其中之一就是组合我们前面
深度学习入门：神经网络基础+多层感知机
qq_51439007的博客
02-20 4205
深度学习入门：神经网络基础+多层感知机
Python深度学习入门——初识神经网络
Grant的博客
11-06 954
这篇是带领各位认识神经网络，具体代码出现的次数很少，因为对应鱼书第三章这一章节也是带领各位有一个系统性的理解，具体代码，权重，阈值，还有如何用神经网络来训练学习，在后几章学习完梯度bp神经网络网络内部的优化函数，我们对于神经网络的代码不管是去读，或者是写，都会很容易上手，也能轻松应对，所以各位目前不用紧张。
【深度学习】多层感知机（MLP）
九筠的博客
11-15 6794
多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种前向人工神经网络模型，由多个神经元组成的网络层间以全连接的方式连接。MLP由若干个神经元组成的多个层次组成，其中包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入数据，并将数据传递给隐藏层。隐藏层通过激活函数将输入值转换为输出值，并将其传递到输出层。输出层给出最终的预测结果。每个神经元在隐藏层和输出层中都有权重和偏置，可以看作一个非线性的函数，它接收来自上一层神经元的输入，并根据权重和偏置进行一系列的计算，最终产生输出。
深度学习----多层感知机
凡夫俗子lb
01-01 622
感知器 多层感知机
深度学习之多层感知机
2301_78696927的博客
05-20 1051
掌握多层感知机。
【深度学习笔记】多层感知机
你一定能够成为你想要去成为的人。
02-22 1434
多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）前向传播l1...L−1层l层的神经元j的输入ujl​∑j​wjil​yil−1​bjl​，注意y0xl层的神经元j的输出yjl​fujl​；f⋅是激活函数lL层：对应任务层（Softmax​分类、回归、图像去噪）激活函数Sigmoid函数fz1e−z1​f′zfz1−fz))双曲正切函数。
深度学习——多层感知机MLP
linzixi0220的博客
11-14 801
多层感知机实现的大致步骤为获取数据集、初始化模型参数（通常将权重初始化为标准差为0.01均值为0的正态分布，偏置初始化为0）、定义激活函数（一般使用ReLU函数）和损失函数、定义网络模型（本次实验为线性回归模型），基本与线性回归和softmax回归模型一样，只是多层感知机的网络层数更多（本次实验添加了隐藏层），不过之前的学习中在实现时为了让我们了解多层神经网络的流水线操作，也使用了多层感知机的网络模型。
深度学习——多层感知机MLP（一、多层感知机介绍）
2301_79815102的博客
11-09 2262
本文介绍了多层感知机MLP的架构是什么样的，以及说明了为什么要引入激活函数。
【深度学习笔记】3_8 多层感知机
RIKI_1
02-25 1075
注：本文为开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图。
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）
幼儿园大哥~
07-02 468
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。
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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