Theano3.4-练习之多层感知机

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Theano3.4-练习之多层感知机

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…

DeepLearning学习（1）--多层感知机

想直接学习卷积神经网络,结果发现因为神经网络的基础较弱,学习起来比较困难,所以准备一步步学.并记录下来,其中会有很多摘抄. (一)什么是多层感知器和反向传播 1,单个神经元神经网络的基本单元就是神经元,一个神经元就是处理输入并输出的小玩意,下面是一个图 , 可以看到每一个输入都有自己的权重,权重和输入的值相乘,然后加上一个偏置b之后在经过一个函数f得到输出y,这个f就是激活函数,激活函数的作用是将非线性引入神经元的输出.因为大多数现实世界的数据都是非线性的,我们希望神经元能够学习非线性的函…

学习笔记TF026:多层感知机

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…

『TensorFlow』读书笔记_多层感知机

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…

MXNET：多层感知机

从零开始前面了解了多层感知机的原理,我们来实现一个多层感知机. # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb # 定义数据源 batch_size = 256 train_iter, test_iter = gb.load_data_fashion_mnist(batch_size) #…

基于theano的多层感知机的实现

1.引言一个多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)可以看做是,在逻辑回归分类器的中间加了非线性转换的隐层,这种转换把数据映射到一个线性可分的空间.一个单隐层的MLP就可以达到全局最优. 2.模型一个单隐层的MLP可以表示如下: 一个隐层的MLP是一个函数:$f:R^{D}\rightarrow R^{L}$,其中 $D$ 是输入向量 $x$ 的大小,$L$是输出向量 $f(x)$ 的大小: $f(x)=G(b^{(2)}+W^{(2)}(s(b^{(1)}+W^{…

（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…