多层感知机（multi perceptron，MLP）。对于普通的含隐藏层的感知机，由于其全连接层只是对数据做了仿射变换，而多个仿射变换的叠加仍然是一个仿射变换，即使添加更多的隐藏层，这种设计也只能与仅含输出层的单层神经网络等价。解决问题的一个方法是引入非线性变换，对隐藏变量使用非线性变化，然后作为 ...
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2020-02-13 00:28:31
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Multilayer perceptron 1. mlp 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。多层感知机的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。 1.1 隐藏层 若对每个全连接层做仿射变换，无论添加多少隐藏层都仍然等价于仅含输 ...
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2020-02-06 12:38:38
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先记录一下一开始学习torch时未曾记录(也未好好弄懂哈)导致又忘记了的tensor、variable、计算图 计算图 计算图直白的来说，就是数学公式(也叫模型)用图表示，这个图即计算图。借用 https://hzzone.io/cs231n/%E7%90%86%E8%A7%A3-PyTorch-% ...
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2020-01-03 00:29:38
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神经元neuron（基本计算单元） xi为输入，wi为各项输入的权重，b为偏差，f为激活函数，h为输出。输入的加权和，经过激活函数映射为输出。参数的物理意义：权重（各输入的重要程度）偏差（该神经元被激活的难易程度≈阈值）激活函数：常见有sigmoid函数，tanh(双曲正切)函数，线性整流函数ReL... ...
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2019-12-17 22:39:20
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无序性：虽然输入的点云是有顺序的，但是显然这个顺序不应当影响结果。点之间的交互：每个点不是独立的，而是与其周围的一些点共同蕴含了一些信息，因而模型应当能够抓住局部的结构和局部之间的交互。变换不变性：比如点云整体的旋转和平移不应该影响它的分类或者分割 图片中"mlp"代表"multi-layer pe ...
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2019-10-25 18:34:23
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1、前馈神经网络 前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。 2、BP神经网络 百度百科：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。 3、MLP MLP是多层感知机 ...
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2019-10-13 01:01:39
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摘录自《机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社 总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。 1.神经元与感知机 （1）关于激活函数 （2）MLP MLP模型的网络结构没有环路或回路，故是一类前馈网络模型。MLP模型中隐含层的层数可为一层也可为多层。对于MLP模型和BP神经网络这样包含多个数据处理 ...
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2019-08-26 23:04:40
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本节的话我们开始讲解sklearn里面的实战： 先看下代码： 我们依次解释下： 在sklearn里面，我们需要 from sklearn.neural_network import MLPClassifier 这样来导入神经网络这个模块，如果做分类，就是MLPClassifier，它和神经网络什么关 ...
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2019-08-21 11:41:24
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1. 检索 1）（单轮回复选择）匹配模型 a. sentence 生成定长向量 进行匹配 f(g(Q), g(R)) f和g各种变种 f: MLP Neural Tensor Cosine g: CNN LSTM+Att b. query 与 candidate response 匹配 g: Int ...
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2019-06-30 20:28:38
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肯定有人要说什么多层感知机，不就是几个隐藏层连接在一起的吗。话是这么说，但是我觉得我们首先要自己承认自己高级，不然怎么去说服（hu nong）别人呢 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import n ...
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2019-05-02 14:30:39
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