多层感知机 代码： import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as trans ...
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2021-03-30 12:45:18
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数值稳定性和模型初始化 目标：深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。 深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减（vanishing）和爆炸（explosion）。 衰减和爆炸 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为$L$的多层感知机的第$l$层$\boldsy ...
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2021-02-17 15:10:01
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一、全连接层用pytorch定义 二、MLP举例 三、具体代码 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP,self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(784,200), n ...
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2020-11-27 10:57:01
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。 简介 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法 ...
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2020-07-29 14:44:54
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深度学习 深度学习是机器学习的分支，也就是神经网络，为什么称之为”深度“？因为有很多连接在一起的神经层！ 前馈网络 Feedforward Networks 也叫Multilayer Perceptrons（多层感知机），大致的结构如下图所示 其中，每一个节点都可以看做是一个函数，将上一层传过来的输 ...
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2020-06-20 18:55:42
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Hornik 等人的工作（http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf）证明了一句话，“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数，同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果。 ...
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2020-06-08 19:09:55
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TensorFlow 支持自动求导，可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度。它使用梯度自动更新用变量定义的张量。本节将使用 TensorFlow 优化器来训练网络。前面章节中，我们定义了层、权重、损失、梯度以及通过梯度更新权重。用公式实现可以帮助我们更好地理解，但随着网络层数的增加， ...
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2020-06-08 18:52:30
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3.8.1 隐藏层 3.8.2 激活函数 ReLU函数 ReLU = max(x,0) sigmoid函数 sigmoid = $\frac{1}{1+exp( x)}$ Tanh 函数 tanh = $\frac{1 exp( 2x)}{1+exp( 2x)}$ 3.8.3 多层感知机 隐藏层的层 ...
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2020-05-20 14:32:53
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什么是多层感知机？ 多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的。 ...
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2020-05-12 16:38:47
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1.序列数据： 自然语言 连续视频帧 股票走势 机器翻译 2.循环神经网络与传统神经网络的区别： 传统神经网络如多层感知机，每个隐藏层的节点之间是无连接的，而RNN则不然。有连接意味着有信息的流入，因此循环神经网络可以对序列数据进行预测和分类。 3.RNN序列处理 many 2 many ：机器翻译 ...
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2020-05-09 09:13:02
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