5.2 多层感知机全解析：从理论到手写数字识别

最新推荐文章于 2025-12-06 13:55:35 发布
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分类专栏： AI算法进阶训练营 文章标签： 机器学习 人工智能 ai 大模型 算法 深度学习
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5.2 多层感知机全解析：从理论到手写数字识别

在上一节中，我们学习了感知机的基本原理和实现方法。虽然感知机在解决线性可分问题上表现出色，但它无法处理线性不可分问题，如XOR运算。为了解决这一局限性，研究人员提出了多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），它通过增加网络层数和使用非线性激活函数，能够解决更复杂的非线性问题。

本节将深入探讨多层感知机的结构、工作原理以及在手写数字识别任务中的应用，让你全面掌握这一重要的神经网络模型。

什么是多层感知机？

多层感知机是一种前馈神经网络，由至少三层神经元组成：输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。与单层感知机不同，MLP使用非线性激活函数，使其能够学习和表示复杂的非线性关系。

MLP的基本结构

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【深度学习】智能手写数字识别系统
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本次实验中使用的模型是一个自定义的多层前馈神经网络（Multilayer Feedforward Neural Network），专为手写数字识别任务设计。该模型利用深度学习的原理，通过学习输入图像的特征来实现对数字的有效分类。self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) # 第一个隐藏层self.fc2 = nn.Linear(128, 64) # 第二个隐藏层self.fc3 = nn.Linear(64, 10) # 输出层。
13、数字交互：从界面到模式的深度解析
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1、神经网络全解析：从基础架构到前沿应用
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全面解析：神经网络在手写体识别中的应用与实践
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ii567的博客
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weixin_30978239的博客
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Day 27 通用机器学习流水线
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