INPUT+ONE HIDDEN LAYER+OUTPUT 已经可以实现任意布尔函数。其实也可以是任意逼近 measurable函数。 MLP是universal approximators。既然One hidden layer的拟合能力已经这么强，可以让网络更宽一些。 Numerous and s ...
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2017-07-27 10:44:58
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内容总结与莫烦的视频。 这里多层感知器代码写的是一个简单的三层神经网络，输入层，隐藏层，输出层。代码的目的是你和一个二次曲线。同时，为了保证数据的自然，添加了mean为0，steddv为0.05的噪声。 添加层代码： 输入： 其他部分： 需要注意的是 所有代码： 1 # -*- coding: ut ...
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2017-06-17 12:06:19
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BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。 BP网络主要用于： 1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息； 2)模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联 ...
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2017-06-05 19:00:50
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1. 实现跨通道的交互和信息整合 1×1的卷积层（可能）引起人们的重视是在NIN的结构中，论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核，从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释，认为文中提出的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层，从而实现多个feature ...
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2017-05-30 19:27:32
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《Network in Network》论文笔记 1.综述 这篇文章有两个很重要的观点： 1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution层。mlp层实际上是卷积加传统的mlp（多层感知器），因为convolution是线性的，而mlp是非线性的，后者能够得到更高的 ...
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2017-05-30 18:07:24
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Ref: 从LeNet-5看卷积神经网络CNNs 关于这篇论文的一些博文的QAC: 1. 基本原理 MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）是一种前向神经网络（如下图所示），相邻两层网络之间全连接。 sigmoid通常使用tanh函数和logistic函数。 1998年Yan ...
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2016-12-20 09:45:13
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一、 背景与目的 背景：配置好了theano，弄了gpu， 要学dnn方法。 目的：本篇学习keras基本用法， 学习怎么用keras写mlp，学keras搞文本的基本要点。 二、 准备 工具包： theano、numpy、keras等工具包 数据集： 如果下不来， 可以用迅雷下，弄到~/.kera ...
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2016-09-17 01:53:59
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4. Long Short-Term Memory RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式： \[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw ...
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2016-06-17 17:00:15
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在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此，大多数专家还是会达成共识：MLP可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着 ...
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2016-06-17 16:55:30
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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Pyth ...
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2016-04-20 18:01:24
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