总结 以上是使用numpy实现MLP的完整步骤,包括初始化模型参数、前向传播、反向传播、定义损失函数和训练模型。你可以将这些代码片段整合到一个完整的类中,并根据需要调整超参数(如隐藏层大小、学习率、迭代次数等)来训练你的MLP模型。
正向及反向传播公式如下: 正向传播 反向传播 然后是代码实现: MLP: # MLPlearning_rate=0.9k=1e-3batch_size=32epoch_num=200input_size=2output_size=3defsigmoid(x):return1/(1+exp(-x))defforward(x): w1=mp['w1'] b1=mp['b1'] w2=mp['w2'] b2=mp['b2']# b1*=0# b2*=0z1=w1@x+...
不过,在本文中,我们将KAN作为一个很好的机会,用简单的Python从头实现它们(不使用PyTorch/TensorFlow,只用一些简单的numpy)。 我们实际上构建了一个通用的全连接前馈网络,可以实例化为KAN或经典MLP的子情况。这个练习也是复习与反向传播相关的各种概念的一种有价值的实现方式,这些概念适用于一般的前馈网络。 1. 通用神经...
1.1 多层前馈神经网络 多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP)。MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于MLP,因为原始的MLP通常使用不可微的阶跃函数,而不是连续的非线性函数。 Figure 1 展示了单层的FFN。当多层的FFN堆叠起来,它就有了深度神经网络的万能近似能力。实际上,两层的FFN或MLP就...
多层前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP)。MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于MLP,因为原始的MLP通常使用不可微的阶跃函数,而不是连续的非线性函数。 Figure 1 展示了单层的FFN。当多层的FFN堆叠起来,它就有了深度神经网络的万能近似能力。实际上,两层的FFN或MLP就具备强大的拟合能力。在数...
这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: AI检测代码解析 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as optim ...
(slope=1, intercept=0), init=self.init, ) # 构建 MLP 解码器 def _build_decoder(self): """ MLP decoder FC1 -> ReLU -> FC2 -> Sigmoid """ # 初始化解码器为有序字典 self.decoder = OrderedDict() # 添加全连接层 FC1 到解码器,使用 ReLU 激活函数 self.decoder["FC1"] = Fully...
【学习笔记】⽤numpy实现⼀个简单的MLP 之前我⽤numpy实现了多项式逻辑回归，这次打算⽤同样的数据在MLP上试试 模型结构很简单，就是⼀个双层的MLP，输⼊是⼆维的向量，隐藏层是由三个神经元组成的全连接层（激活函数是tanh），最后通过logistic回归输出类别ˆy 正向及反向传播公式如下：正向传播 反向...
FFN在深度学习领域中扮演着核心角色，特别是在多分类问题上展现出了强大的拟合能力。本文将重点阐述FFN的多层结构、激活函数、仿射变换、Softmax层与交叉熵损失的计算图，以及如何通过反向传播优化模型参数。多层前馈神经网络，虽然有时与多层感知机（MLP）同义，但实际应用中，FFN与MLP之间存在本质区别。MLP...
神经网络与反向传播原理 神经网络 如果想要介绍神经网络与反向传播原理，MLP（Multi-layer Perceptron：机器学习中一种标准的监督学习的算法）是我们绕不开的一道坎，下图是一张最简单的拥有一个隐含层的MLP。一句话描述他的功能就是，通过隐含层的将输入数据变换到（transform）到另外一种数据的表达上（representation）...