PyTorch学习笔记（五）——多层感知机的实现

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文章标签： pytorch 学习深度学习

于 2022-05-08 18:03:29 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/raelum/article/details/124612170

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用PyTorch实现多层感知机（MLP）

DkVhdl的博客

09-17

308

这个例子只是MLP模型的一个简单应用，实际中可以通过增加隐藏层、调整层的大小和添加正则化等技术来改进模型的性能。此外，PyTorch还提供了许多其他功能，如自定义损失函数、学习率调度器和模型保存等，可以根据具体需求进行进一步的扩展和优化。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简单的MLP模型，并对其进行训练和测试。通过定义模型结构、准备数据、训练模型和评估模型，我们可以使用PyTorch快速构建和训练MLP模型，并在分类问题上进行预测。现在，我们可以创建MLP模型的实例，并定义损失函数和优化器。

pytorch-多层感知机

weixin_42479155的博客

02-12

1302

多层感知机 多层感知机的基本知识使用多层感知机图像分类的从零开始的实现使用pytorch的简洁实现 多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。表达公式具体来说，给定一个小批量样本X∈...

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多层感知机 MLP-pytorch实现

scar2016的博客

11-25

2035

文章目录1.多层感知机理论2.多层感知机代码-pytorch3.运行结果 1.多层感知机理论 2.多层感知机代码-pytorch # -*- coding: utf-8 -*- # @Project: zc # @Author: zc # @File name: MLP-FROM-SCRATCH # @Create time: 2021/11/25 13:20 # 1.导入数据库 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l

多层感知机 python pytorch

02-13

多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。

Pytorch 多层感知机

caixiaobaideye的博客

01-07

784

torch.nn.Parameter()将一个不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter，并将这个parameter绑定到这个module里面。忽略像素之间的空间结构，我们可以将每个图像视为具有784个输入特征和10个类的简单分类数据集。首先，我们将实现一个具有单隐藏层的多层感知机，它包含256个隐藏单元。这里面使用Sequential搭建了网络架构，其中先将图片进行展平（nn.Flatten）然后传入线形层，在经过relu激活函数，最后使用Linear进行输出。

pytorch 多层感知机实现

什么都干的派森

07-17

2838

多层感知机通过隐藏层+非线性激活函数的方式来得到非线性模型，解决了感知机不能处理XOR分类的问题，多层感知机理论上可以拟合任何一种函数常用的非线性激活函数是Sigmoid、Tanh、Relu输出层接Softmax用来处理多分类问题超参数为隐藏层的个数和各个隐藏层的大小。......

【深度学习入门系列】 pytorch实现多层感知机（MLP）（内含分类、回归任务实例）

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先明确了BP、BP神经网络、MLP的概念，讨论了三者的区别和联系。之后用pytorch搭建多层感知机神经网络，这部分主要针对新手小白，以实战为主。内含2023年美赛春季赛Y题改变回归实例和一个反骗保欺诈分类实例。

深度学习+pytorch自学笔记（五）——MLP多层感知机

weixin_45719141的博客

08-01

940

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为： https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/index.html https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.8_mlp 请大家也多多支持这两个很好用的平台~ 大部分内容为书中内容，也有部分自己实验和添加的内容，如涉及侵权，会进行删除。一、基本概念和模型 1.隐藏层 多层感知机在单层神经网络的基础上

pytorch学习笔记二——nn.Module

墨夜之枫的博客

11-26

1907

《神经网络与深度学习》笔记一——机器学习基础

深度学习 —— 个人学习笔记4（多层感知机）

Springer的博客

07-09

483

本文章为个人学习使用，版面观感若有不适请谅解，文中知识仅代表个人观点，若出现错误，欢迎各位批评指正。文中部分知识参考：B 站 —— 跟李沐学AI；

PyTorch学习笔记——（8）模型构造（层和块），以多层感知机为例介绍

Ma Sizhou

07-16

855

目录1、层和块的概念：2、模型构造：2.1 继承Module来构造模型：2.2 Module的子类：（1）Sequential类：2、自定义块：3、顺序块：4、来源：《动手深度学习2》 1、层和块的概念：当我们刚开始学习神经⽹络时，我们关注的是具有单⼀输出的线性模型。在这⾥，整个模型只由⼀个神经元组成。注意，单个神经元（1）接受⼀些输⼊；（2）⽣成相应的标量输出；（3）具有⼀组相关参数（parameters），这些参数可以更新以优化某些感兴趣的⽬标函数。然后，当我们开始考虑具有多个输出的⽹络，.

使用Pytorch实现多层感知机

qq_63013294的博客

03-27

413

多层感知机

多层感知机——pytorch与paddle实现多层感知机

最新发布

Love you Joyfully的博客

09-19

1312

本文将深入探讨多层感知机的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现多层感知机模型。我们将首先介绍多层感知机、优化的基本概念，这些数学工具是理解和实现多层感知机的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个多层感知机模型，从而让读者能够直观地理解并掌握这两种框架在机器学习问题中的应用。

动手学深度学习PyTorch版-多层感知机

hongyesuifeng的博客

02-13

322

多层感知机 从零实现多层感知机 %matplotlib inline import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys sys.path.append("/home/kesci/input") import d2lzh1981 as d2l print(torch.__version__) Rel...

Pytorch入门之多层感知机实现

08-11

507

Pytorch入门之多层感知机实现多层感知机两种实现代码结果 多层感知机两种实现实现方式：（1）通过继承nn.Module类构造单隐藏层的多层感知机 （2）使用nn.Module的子类Sequential实现代码 import torch as t from torch import nn #单隐藏层的多层感知机实现 class MLP(nn.Module): # 声明带有模型参数的层，此处包含两个全连接层 def __init__(self, *kwargs):

第3章(3.8～3.10节)多层感知机实现【深度学习基础】--动手学深度学习【Tensorflow2.0版本】

土豆洋芋山药蛋的博客

01-30

2389

项目地址：https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0 UC 伯克利李沐的《动手学深度学习》开源书一经推出便广受好评。很多开发者使用了书的内容，并采用各种各样的深度学习框架将其复现。现在，《动手学深度学习》书又有了一个新的复现代码版本——TensorFlow2.0 版，短时间内成为了github上千star项目，欢迎关注。文章...

pytorch基础操作(五)多层感知机的实现

qq_44665283的博客

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1947

多层感知机

李沐pytorch学习-多层感知机及其实现

qq_26545507的博客

08-16

1416

介绍多层感知机的定义，原理及pytorch实现。