多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元,输入层不涉及计算,多层感知机的层数为2,隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接,输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。因此...
定义数据集:class FlattenLayer(nn.Module): # 定义一个tensor形状转换的层 def __init__(self): super(FlattenLayer, self).__init__() def forward(self, x): # x shape: (batch, *, *, ...) return x.view(x.shape[0], -1) mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/...
多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元,输入层不涉及计算,多层感知机的层数为2,隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接,输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。因此...
pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类(手动定义模型) 多层感知机: 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元,输入层不涉及计算,多层感知机的层数为2,隐藏层中的神经元和输入...
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pytorch实现多层感知机(自动定义模型)对Fashion-MNIST数据集进行分类 导入模块: import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np 1. 2. 3. 4. 定义数据集: class FlattenLayer(nn.Module): # 定义一个tensor形状转换的层 ...