深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客（ "数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍" ）中介绍的神经网络：为了解决M P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输入层和输出层中间添加一层隐含层，这样该网 ...
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2020-04-28 00:28:05
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一、单层感知机（Perceptron） 1、定义：多个输入直接加权求和后，得到一个输出节点，经过激活函数，得到一个值 2、单层感知机求导 导数结果，只与激活函数 O0 和 输入节点 xj 有关 3、pytorch中实现单层感知机 二、多层感知机 多层感知机求导： 多层感知机pytorch的实现： ...
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2020-03-31 17:16:19
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对于mnist数据集，我实现了一些简单的网络，同样在20epochs训练获得的loss和acc序号网络结构loss和acc2model = Sequential()model.add(Dense(units = 121,input_dim = 28 * 28))model.add(Activatio... ...
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2020-02-29 11:33:40
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?感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。 即权重越大，对应 该权重的 信号的重要性就越高。 ?偏置b用来调整神经元被激活的容易程度 ?单层感知机的局限性在于只能分割表示线性空间， 多层感知机可以表示非线性空间。 ...
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2020-02-26 20:59:00
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一、隐藏层 多层感知机在单层神经?络的基础上引?了?到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输?层和输出层之间。下图展示了?个多层感知机的神经?络图，它含有?个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。 上图所示的多层感知机中，输?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（hidde ...
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2020-02-15 21:56:36
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多层感知机 1. 多层感知机的基本知识 2. 使用多层感知机图像分类的从零开始的实现 3. 使用pytorch的简洁实现 多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 下图展示了 ...
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2020-02-14 20:48:13
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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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多层感知机 上图所示的多层感知机中，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（hidden unit）。由于输入层不涉及计算，图3.3中的多层感知机的层数为2。由图3.3可见，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，多层 ...
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2019-12-26 19:31:08
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