这个代码实现的是一个三层的感知机,但是理解了代码之后,实现n层感知机都不是问题,所以只需理解好这个三层的MLP模型即可。概括地说,MLP的输入层X其实就是我们的训练数据,所以输入层不用实现,剩下的就是“输入层到隐含层”,“隐含层到输出层”这两部分。上面介绍原理时已经说到了,“输入层到隐含层”就是一个全...
，“隐含层到输出层”这两部分。上⾯介绍原理 时已经说到了，“输⼊层到隐含层”就是⼀个全连接的层，在下⾯的代码中我们把这⼀部分定义为HiddenLayer。“隐含层到输出层”就是⼀个分类器softmax回归（也有⼈叫逻辑回归），在下⾯的 代码中我们把这⼀部分定义为LogisticRegression。代码详解开始：
上面介绍原理时已经说到了,“输入层到隐含层”就是一个全连接的层,在下面的代码中我们把这一部分定义为HiddenLayer。“隐含层到输出层”就是一个分类器softmax回归(也有人叫逻辑回归),在下面的代码中我们把这一部分定义为LogisticRegression。 代码详解开始: (1)导入必要的python模块 主要是numpy、theano,以及python...
DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解@author:wepon@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法...