深度学习—— 多层感知器 MLP

最新推荐文章于 2025-03-28 20:30:27 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 神经网络 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_51256566/article/details/122355237
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本文介绍了多层感知器（MLP）的基本原理，它是前向结构的神经网络，常用于分类问题。MLP由输入层、隐藏层和输出层构成，各层间全连接。权重和偏置是模型的关键参数，激活函数如Sigmoid和tanh提供非线性转换。训练过程中，通过误差反向传播调整权重和偏置。以数字识别为例，神经网络接收像素点特征，经过处理后输出数字概率。整个网络涉及大量参数的优化，以提高识别准确性。

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多层感知器 MLP

MLP是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个节点层组成，每一层连接到下一层

  • 解决的问题：分类问题
  • MLP是神经网络中最基础、最简单的
    • 其余神经网络还有
      • 误差反向传播神经网络(BP)
      • 卷积神经网络(CNN——用于图像识别)
      • 时间递归神经网络(LSTM——用于语音识别)
12.1 神经网络的结构
  • 输入层
  • 隐层
  • 输出层
  • 不同层之间不是全连接的
    • 全连接：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接
  • 在这里插入图片描述
12.2 神经网络的训练和学习

神经网络的三个基本要素

  • 权重

    • 神经元之间的连接强度由权重表示，权重的大小表示可能性的大小

  • 偏置(阈值)

    • 偏置的设置是为了正确分类样本，是模型中的重要参数
    • 保证通过输入算出的输出值不能随便激活

  • 激活函数

    • 起非线性映射的作用，可以将神经元的输出幅度限制在一定范围内，一般限制在(-1,1)或(0,1)之间。

    • 最常用的激活函数是Sigmoid函数，可将(-∞，+∞)的数映射到(0,1)

    • 在这里插入图片描述

    • tanh也属于激活函数，映射到(-1,1)

    • 在这里插入图片描述

  • 下层单个神经元的值与上层所有输入之间的关系

    • 在这里插入图片描述

    • 注意：在最后需要减掉偏置(阈值)，以排除掉一些不符合条件的上层输入

  • 识别过程(以数字识别为例)：

    • 读取图片，以像素点为单位分解

    • 归一化每个像素点的灰度值，如果值越大就越亮，值越小就越暗

      • 将每行像素点拼接成一维作为这张图片的特征

    • 输出由10个神经元组成，分别表示(0-9)十个数字，每个神经元的值也在(0-1)之间表示灰度

      • 神经元的值越大表示输入经判断后是该数字的可能性越大，作为结论

    • 在这里插入图片描述

    • 如图有两个隐层，每个隐层有16个偏置

    • 那么总共需要 784×16 + 16×16 + 16×10 = 13002个参数，也就是每条边的权值

      • 神经网络的学习也就是通过训练集来不断训练得到更加合适的权值(参数)和偏置(阈值)
【深度学习】多层感知机（MLP）
九筠的博客
11-15 6582
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02-神经网络(MLP多层感知器)
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liaomin416100569的专栏
05-09 8万+
神经网络是一种基于生物神经系统结构和功能特点而设计的人工神经网络模型，具有很强的自适应性和非线性映射能力。神经网络由多个神经元（或称节点）组成，这些神经元通过连接权重相互连接，构成多层的网络结构。每个神经元接收到来自其它神经元的信号，并将这些信号加权线性组合后通过激活函数进行非线性转换，最终输出给下一层神经元或输出层。学习机器学习后，学习神经网络可以帮助你更深入地理解模式识别和人工智能领域的基础知识。神经网络在很多领域都有广泛的应用，例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
MLP（Multilayer Perceptron， 多层感知机）
最新发布
程子鱼
03-28 1727
（Multilayer Perceptron， 多层感知机）是一种人工神经网络模型，属于前馈神经网络的一种形式。它是由多个神经元（或称为节点）组成的，每个神经元都通过权重与其他神经元连接。MLP 是深度学习中的基础结构之一，通常用于解决分类、回归等问题。
深度学习---从入门到放弃（三)多层感知器MLP
weixin_46263718的博客
08-17 3142
深度学习—从入门到放弃（三)多层感知器MLP 1.MLP简介 正式进入MLP之前，我们先来看看单个神经元组成的线性神经网络，由上图可知单个神经元的神经网络无法解决像XOR这样的非线性问题。这个时候MLP就出场了！ 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藏层，最简单的MLP只含一个隐藏层，即三层的结构。 MLP最特殊的地方就在于这个隐藏层：隐藏层的激活函数例如ReLU、
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 2155
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。
深度学习之多层感知器（MLP）
weixin_46344368的博客
07-12 6265
文章目录一.小例二.多层感知器（Multi-Layer Perceptron） 一.小例 前面学习了一些关于机器学习的知识，本篇来说一说有关深度学习方面的东西——多层感知器，下面来看一些例子。 前面也说过类似问题，这里我们可以通过建立一个逻辑回归模型来实现任务，它的边界曲线大概是这样的（下图） 可以看到，边界曲线不是规则的圆或椭圆，看起来还是比较复杂的，这并不是简单的二次型能够解决的问题了，需要用到多次项来求解，这就需要我们生成多项式属性了。但如果边界曲线更复杂，初始数据属性更多，那么数据将非常庞大，运
深度学习——多层感知机、欠拟合和过拟合、权重衰减
2301_80780428的博客
09-25 773
多层感知机（MLP)通常包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。输入层接收外部数据，隐藏层对数据进行处理和变换，输出层则产生最终的结果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。
深度学习基础——多层感知机
希望变强的小菜鸟的博客
12-20 5033
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。
最简单的深度学习算法——感知器的前世今生
01-27
对于非线性问题，我们需要更复杂的神经网络结构，如多层感知器（MLP）或含有隐藏层的网络，它们通过激活函数引入非线性，能处理更广泛的分类任务。 总结来说，感知器是深度学习的基石，它的学习算法和工作原理为...
多层感知机（MLP）——深度学习
m0_73707009的博客
01-05 1519
多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）是人工神经网络的一种基础架构，是对传统感知机的扩展与深化。它由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层构成。多层感知机的强大之处在于其能够通过大量的数据进行训练，自动调整各层之间的连接权重，进而对复杂的非线性关系进行建模和拟合，在分类、回归、预测等众多机器学习任务中都有着广泛的应用。
利用神经网络学习语言（二）——利用多层感知器（MLP）学习语言
LLM学堂
05-16 1018
本文介绍了如何利用MLP来自动生成Python代码，从而为后续讨论循环神经网络做好准备
基于AMD-MLP深度学习技术的手写数字识别器
08-05
AMD设计了一个利用MLP做手写数字识别的演示程序，包含GPU及CPU版本的识别演示程序，是在Fedora 19下用Gtk3开发的，需要在有Gtk3的Linux下运行，其中CPU版本的程序在AMD或Intel的CPU上都可运行。这个压缩包中的二进制文件mlp_nnet.dat就是以前神经网络学习的输出，其中包含了神经网络的全部参数信息，它就代表了一个手写数字分类器。
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...
深度學習之多層感知器（MLP）
日常bug
03-15 1977
前面学习了一些关于机器学习的知识，本篇来说一说有关深度学习方面的东西——多层感知器，下面来看一些例子。神经网络是当前机器学习领域普遍所应用的，例如可利用神经网络进行图像识别、语音识别等，从而将其拓展应用于自动驾驶汽车。它是一种高度并行的信息处理系统，具有很强的自适应学习能力，不依赖于研究对象的数学模型，对被控对象的的系统参数变化及外界干扰有很好的鲁棒性，能处理复杂的多输入、多输出非线性系统，神经网络要解决的基本问题是分类问题。神经网络的变种目前有很多，如误差反向传播。
基于深度学习的推荐系统（二）MLP based
weixin_34082854的博客
10-09 940
在第二部分，我们总结MLP基础上的推荐系统，我在这里只截取了原文的一部分内容。这篇博客中所使用的注解字符和参考文献目录可以在基于深度学习的推荐系统（一）Overview中找到。我们把这些工作分为如下几部分： 传统推荐算法的神经网络扩展 许多现有的推荐模型基本上是线性方法。 MLP可用于向现有RS方法添加非线性变换。 Neural Collaborative Filtering 在大多数情况下，推荐...
深度学习基础笔记(MLP+CNN+RNN+Transformer等等)
Silentambition的博客
11-25 3952
感知机+多层感知机+卷积神经网络+循环神经网络+注意力机制等等
AI学习指南深度学习篇-基础神经网络多层感知器（MLP）简介
俞兆鹏的博客
08-09 793
神经网络是受到人类大脑神经元网络结构启发而设计的一种人工智能模型。它由大量的神经元单元组成，这些神经元单元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络在计算机科学和人工智能领域的应用非常广泛，它可以用来解决分类、回归和聚类等问题，是深度学习的核心组成部分。多层感知器（MLP）是神经网络中最基础的结构之一，它由一个输入层、多个隐藏层和一个输出层组成。每一层中的神经元单元都与下一层相连，并且具有权重和偏置。MLP通过前向传播和反向传播等方法，可以学习和调整模型中的参数，从而实现对复杂非线性关系的建模和拟合。
【学习笔记】深度学习网络-深度前馈网络（MLP）
u011376987的博客
01-25 1305
深度前馈网络（Deep Feedforward Networks），也称为前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）或多层感知机（Multilayer Perceptrons, MLPs），是深度学习中最基础且最重要的模型之一。它们被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将基于《深度学习》（Deep Learning）一书中的相关内容，介绍深度前馈网络的基本概念、结构和工作原理。
深度学习简介与MLP多层感知机
凡凡不知所错
01-24 9597
研究更复杂的深度学习方法的起点为MLP，即用于分类和回归的多层感知机，MLP也被称为普通前馈神经网络或者简称为神经网络。
深度学习基础：解析感知器的工作原理
这促使了多层神经网络的发展，尤其是引入了隐藏层的前馈神经网络，如多层感知器（MLP）。这些更复杂的结构能够通过多个层次的非线性转换来处理更复杂的数据模式。 在深度学习领域，感知器是现代深度神经网络的基础...
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