总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段 来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差 【一般深度学习特指神经网络 这一块】【学习的核心是要学习 本质上不变的那些核心思想，如欠过拟合、数据集怎么弄、训练误差泛化误差等等，因为很可能过几年有新的语言、新的技术出现。整个工科本质上都差不多，从某个方向深入学习到精髓，很容易向其他工科迁移】世界上有三种东西： 艺术
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2024-10-09 21:11:03
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基于深度学习的推荐系统1. 基于多层感知机的推荐系统多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层，即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。习惯原因我之后会称为神经网络。通俗而言，神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术，通过
1. MLP （multilayer perceptron） 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是机器学习中一种基本且重要的前馈人工神经网络模型。它通过增加一个或多个隐藏层以及使用非线性激活函数，解决了单层感知机无法处理非线性可分问题的局限性。 2. 结构和组成 一个 ...
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 14:00:00
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目录.1简介.2例子2.1模型2.2 实例2.2.1 问题描述2.2.2 数学过程.3 代码3.1 问题描述3.2 代码references：.1简介多层感知机是全连接的可以把低维的向量映射到高维度MLP整个模型就是这样子的，上面说的这个三层的MLP用公式总结起来就是，函数G是softmax输入层没什么好说，你输入什么就是什么，比如输入是一个n维向量，就有n个神经元。（有时候也会加上一个偏置）隐藏
多层感知机多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络，且每个隐藏层的输出通过激活函数进行变换。多层感知机的层数和各隐藏层中隐藏单元个数都是超参数。多层感知机按以下方式计算输出：\[\begin{aligned}
\boldsymbol{H} &= \phi(\boldsymbol{X} \boldsymbol{W}_h + \boldsymbol{b}_h),\\
\bol
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2023-07-26 22:34:42
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今天学的是感知机，代码放在下面，总结了几个问题。1. MLP多层感知机与SVM支持向量机的区别：1.MLP需要设置W和b，但是SVM对参数不敏感，所以相对方便一些；
2.SVM在数学上解释性更强；
3.SVM优化相对容易。2.为什么是深度学习，而不是广度学习？——直觉解释，这玩意不会有理论依据只有一个原因，广度学习不好训练，一口气吃成一个胖子，非常容易过拟合。
学习，应该从简单的开始学，从和输入层
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2024-04-05 21:27:39
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MLP：Multi-Layer percretron 多层感知机 单层感知机的局限性 • 单层感知机能做的只是用 一条直线 / 超平面 来分隔数据。 • 问题：遇到 异或（XOR）问题 或者更复杂的数据分布，就没办法仅靠一条直线来分开。 例如： • 点 (0,0) 和 (1,1) 属于一类 • 点 ...
多层感知机通过多层全连接网络和非线性激活函数实现对复杂数据模式的学习和建模。其工作原理包括前向传播、损失函数计算、反向传播和参数更新。MLP在许多应用中表现出色，是深度学习的基础模型之一。
原创
2024-07-09 10:31:05
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LibTorch实现全连接层。
原创
2022-10-15 00:55:10
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LSTM:nn.LSTM(input_size,
hidden_size,
num_layers=1,
nonlinearity=tanh,
bias=True,
batch_first=False,
dropout=0,
bidirectional=False) input_size：表示输入 xt 的特征维度 hidden_size：表示输出的特征维度
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2024-07-26 08:32:17
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感知机给定输入X，权重w，偏移b，感知机输出 训练感知机initialize w=0 and b=0 #此处的w直接取0
reprat
if yi[<wi,xi>+b]≤0 then
#此处表示预测错误，要使得≤0，若[<wi,xi>+b]≤0，对应如上公式，yi=-1，如此yi[<wi,xi>+b]必定不会≤0。反之同理
w<-w+yi
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2024-01-25 22:49:16
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数据、代码等相关资料来源于b站日月光华老师视频，此博客作为学习记录。一、数据集及处理人力资源数据集：根据各类信息，预测该员工是否会离职。 数据集长这样：import torch
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(r'E:\Code\pytorch\第5
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2024-03-18 14:47:09
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Halcon之MLPHalcon之MLPHalcon之MLP
原创
2022-03-03 16:46:00
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## MLP多层感知机回归预测
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种前馈神经网络，常用于解决回归和分类问题。在本文中，我们将使用PyTorch库来构建一个MLP模型，并使用该模型进行回归预测。
### 什么是多层感知机（MLP）？
多层感知机（MLP）是一种基于人工神经网络的模型，它由多个神经元组成的层级结构。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，形成一个
原创
2023-08-25 06:00:19
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上篇说到感知机模型实现了逻辑或问题，在另一个问题上感知机确存在巨大漏洞！异或问题1957年，罗森布拉特提出了感知机模型。随后，他的好朋友明斯基发现了一个问题——感知机不能解决异或问题。我们尝试使用MATLAB求解感知机关于异或问题的解： 从左到右依次是初始状态，迭代500
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2024-01-10 18:28:43
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神经网络是由若干个网络层堆叠而成的模型。多层感知机作为最简单的神经网络，其核心组成的网络层是全连接层和激活函数层。全连接层是对输入神经元的线性变换。激活函数层能够在神经网络中引入非线性成分，是神经网络强大表示能力的基础。下图是一个简单的神经网络示例，其中最左边是输入层（input layer），中间两层是隐含层（hidden layer），最右边是输出层（output layer）。第1关：实现全
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2024-04-21 18:55:31
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MLP在推荐系统中通过学习用户和物品的复杂非线性关系，提供个性化和精确的推荐服务。
在上一篇博客感知机的学习当中，我们发现单层感知机有一个非常严重的问题，即对一些稍微复杂的函数无能为力（如最为典型的“异或”操作）。所以才会有多层感知机的出现，它由一个输入层，一个输入层和多个隐藏层组成。神经网络和前面介绍的感知机有很多共同点。这里，我们主要以两者 的差异为中心，来介绍神经网络的结构 。 在观察神经网络中信号的传递方法之前，我们先复习一下感知机。假设感知机只接收两个信号x1和x2，输
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2024-01-30 22:01:42
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