4、多层感知器与核机器：原理、应用与实现

多层感知器与核机器：原理、应用与实现

1. 多层感知器（MLP）概述

多层感知器（MLP）是神经网络中的一种重要结构，它具有学习非线性模型的能力，还能通过使用 partial_fit 等各种参数进行在线学习。与感知器相比，MLP 至少有一个隐藏层，并且可以学习线性和非线性函数，而感知器只能学习线性函数。

1.1 MLP 的优缺点

• 优点 ：
  • 能够学习非线性模型。
  • 支持在线学习。
• 缺点 ：
  • 具有隐藏层的 MLP 的损失函数是非凸的，不同随机权重初始化的有效性可能会有所不同。
  • 需要调整各种超参数，如隐藏神经元的数量、层数和迭代次数。

1.2 MLP 的工作模式

MLP 基于批量算法建模，它计算平均平方误差，并用于更新权重，每个 epoch 只有一组更新。批量技术能更精确地估计误差梯度。

1.3 MLP 用于数字分类

1.3.1 使用 TensorFlow 实现 MLP 进行图像数据分类

以下是具体的操作步骤：
1. 数据准备 ：
- 输入神经网络的是 28*28 维度的灰度图像，将其除以 255 进行归一化处理。
- 加载 MNIST 数据集，并将记录转换为浮点值。