深度学习-多层感知机的从零开始实现

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于 2020-04-04 19:20:39 发布 · 473 阅读

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#深度学习

如何增添代码，在一个隐藏层的基础上加入一个新的隐藏层，变为两个隐藏层

单层感知机：

#一个隐藏层
num_inputs,num_outputs,num_hiddens=784,10,256
#隐藏层的权重参数和偏置参数
W1=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_inputs,num_hiddens)),dtype=torch.float)
b1=torch.zeros(num_hiddens,dtype=torch.float)
#输出层的权重参数和偏置参数
W2=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_hiddens,num_outputs)