完整的实验代码在我的github上 QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 欢迎star⭐ 多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,由输入层、若干个隐藏层和输出层组成。每一层都由多个神经元组成。MLP一般用于分类问题,可以通过反向传播算法进行训练。在深度学习领域,MLP是一种基础结构,被广泛应用于图...
具体改进的策略可以参考学术文献:An overview of gradient descent optimization algorithms。 sklearn代码实现 sklearn中已经集成了MLP的工具包,下例中使用分类功能:MLPClassifier。 该函数参数的含义可以参考MLPClassifier参数详解。 数据集我们使用two_moons,该数据集的详细介绍可以参考之前的文章:决策树入门、sklearn实现...
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater) 多层感知机简洁实现 操作总结 # 这样就构建了一个具有单层 256个隐藏单元的,并使用ReLU激活函数的多层感知机模型了net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10))# 初始化权重def ini...
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。 通常,我们选择2的若干次幂作为层的宽度。 因为内存在硬件中的分配和寻址方式,这么做往往可以在计算上更高效。 num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 W1 = nn.Parameter(torch.randn(num_inputs, num_hiddens, requires...
# shell中输入tensorboard --logdir=runs writer = SummaryWriter('runs/your_experiment_name') batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.01, 20 loss = nn.CrossEntropyLoss() trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) ...
多层感知机 22:39 代码实现 08:26 QA 26:48 2024年最新最简洁深度学习环境配置:Anaconda+PyTorch(CPU、GPU)+VScode+Pycahrm 3.0万播放 基于深度学习在医学领域实战:Resnet+Transformer!数据集分类实战+医学分割领域拓展应用!论文解读+源码复现,比刷剧还爽! 194播放 【全300集】不愧是李宏毅教授!一口气把机器学习...
多层感知机的从零开始实现 多层感知机的简洁实现 范数与权重衰减(weight decay) 暂退法(Dropout) 前向传播和反向传播 梯度消失和梯度爆炸 模型验证方法 过拟合和欠拟合 多层感知机 多层感知机(multilayer perceptron,简称MLP):由多层神经元组成,每一层都与下面一层和上面一层完全相连。
10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2(多层感知机)。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课
4.4 多层感知机代码实现书名: 破解深度学习(基础篇):模型算法与实现作者名: 瞿炜 李力 杨洁本章字数: 3473字更新时间: 2024-11-14 15:57:16首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新 登录订阅本章 >...