TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的示例: 导入需要用到的模块:sklearn,该模块可以用来获取数据集,预处理数据,并将其分成训练集和测试集:pandas,可以用来分析数据集:matplotlib 和 seaborn 可以用来可视化: 加载数据集并创建 Pandas 数据帧来分析数据: 了解一些关于数据的细节: 下表很好地描述了数据…

http://c.biancheng.net/view/1924.html 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.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在…

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.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在使用 MLP 完成相同的任务. 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 M…

TensorFlow实现多层感知机MINIST分类 TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.使用梯度自动更新用变量定义的张量.本文将使用 TensorFlow 优化器来训练网络. 前面定义了层.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,这可能非常麻烦. 使用 TensorFlow 的一些强大功能,如 Contrib(层)来定义神经网络层及使用 TensorFlow 自带的优化器来计算和使用梯度…

深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最…

1 自动编码机简介        传统机器学习任务在很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.        深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早起甚至被认为是一种无监督的特征学习,模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这其中有两点比较重要:一是无监…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

多层感知机 输入->线性变换->Relu激活->线性变换->Softmax分类 多层感知机将mnist的结果提升到了98%左右的水平 知识点 过拟合:采用dropout解决,本质是bagging方法,相当于集成学习,注意dropout训练时设置为0~1的小数,测试时设置为1,不需要关闭节点 学习率难以设定:Adagrad等自适应学习率方法 深层网络梯度弥散:Relu激活取代sigmoid激活,不过输出层仍然使用sigmoid激活 对于ReLU激活函数,常用截断正态分布,避免0梯度和…

来自http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp Multilayer Perceptron note:这部分假设读者已经通读之前的一个练习 Classifying MNIST digits using Logistic Regression.(http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/46375461).另外,它使用新的theano函数和概念: T.tanh, shared variab…

隐含层,指除输入.输出层外,的中间层.输入.输出层对外可见.隐含层对外不可见.理论上,只要隐含层节点足够多,只有一个隐含层,神经网络可以拟合任意函数.隐含层越多,越容易拟合复杂函数.拟合复杂函数,所需隐含节点数,随隐含层数量增多指数下降. 过拟合,模型预测准确率在训练集上升,在测试集下降.泛化性不好,模型记忆当前数据特征,不具备推广能力.参数太多.Hinton教授团队,Dropout.随便丢弃部分输出数据节点.创造新随机样本,增大样本量,减少特征数量,防止过拟合.bagging方法,对特征新种采…