前言：本篇文章的服务对象是没有武力值也想和pytorch沾沾边的小白朋友们，主要的内容是对于经典代码的逐行解读，解读内容以注释的形式展示。本篇文章的代码来源为（李沐 动手学深度学习pytorch版）本篇文章是运用多层感知机对于mnist数据集进行识别。相对于softmax函数而言多层感知机加入了隐藏层、激活函数等概念。import torch
from torch import nn
from d
转载
2023-11-28 10:56:35
38阅读
文章目录一、手写函数（1）代码（2）结果二、一点思考（1）关于ReLu的思考（2）关于学习率lr的思考1）原因思考2）改正代码三、利用pytorch模块简单实现多层感知机（1）代码（2）结果参考 一、手写函数（1）代码import sys
import numpy as np
import torch
import torchvision
def sgd(params, lr, batch_
转载
2023-09-18 05:23:36
126阅读
Pytorch总结四之 多层感知机前边已经介绍了包括线性回归☞666和softmax回归☞666在内的单层神经⽹络。然⽽深度学习主要关注多层模型。 在本节中，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。1.隐藏层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（hidden layer）。隐藏层位于输⼊层和输出层之间。图3.3展示了⼀个
转载
2024-01-19 22:50:10
70阅读
文章目录前言一、引入库二、步骤1.读取数据2.参数设置2.激活函数3.损失函数4.训练模型总结 前言我们已经学习了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。本次，我们将完成一个简单的多层感知机（multilayer perceptron，MLP）。一、引入库import torch
import numpy as np
import sys
sys.pat
转载
2023-09-02 11:39:38
224阅读
多层感知机多层感知机的基本知识使用多层感知机图像分类的从零开始的实现使用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。隐藏层下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。表达公式具体来说，给定一个小批量样本X∈Rn×dX∈Rn×d，其
转载
2024-01-25 20:15:07
110阅读
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
转载
2024-01-25 22:49:16
407阅读
【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第六天：多层感知机（含代码）文章目录【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第六天：多层感知机（含代码）写在前面?1.感知机?2.异或问题?3多层感知机?4. 激活函数?4.1 sigmoid函数?4.2 Relu激活函数?4.3 tanh函数?5.模型训练?6.简洁代码实现写在前面 上一章中介绍了如何使用softmax回归来进行多分类问题，对于
转载
2023-07-04 17:38:23
326阅读
简单的感知机的使用界限上一节介绍了一个简单的感知机的运作过程，如下图: 由于输出的是0和1，所以激活函数f(u)的结果也是0或者1。虽然简单的感知机可以解决一些问题，但是当涉及到比较复杂的问题的时候简单的感知机明显无法做到我们想要的。比如XOR运算。对于简单的感知机的权重计算方法，在上一节已经介绍过了。那么具体到真实的数据化是怎么变化的呢。我们用以下几个例子具体说明。（为了方便说明只
转载
2023-10-03 10:05:50
101阅读
文章目录前言多层感知机1. 隐藏层2. 激活函数2.1 ReLU函数2.2 sigmoid函数2.3 tanh函数3. 多层感知机4. 小结前言因为工作需求需要接触到深度学习知识，导师推荐了一本书用来入门：《动手学深度学习（PyTorch版）》在此处记录一下学习内容以及学习总结，文章以原作者书籍为基础，插入一些自己的总结与心得做参考（高亮部分），喜欢阅读原文的可以访问原文链接：动手学深度学习(Py
转载
2024-02-02 19:36:31
80阅读
pytorch 和 horovod 多机多卡并行训练总结1 pytorch 中的多GPU训练只需要安装pytorch GPU版本即可，使用其内部DistributedDataParallel 方法即可实现，方便简单。 从终端torchrun启动，初始化使用环境变量，并行实际上是给每个GPU启动一个进程 先看整体改动架构，只列出改动部分，适合单机多卡，多机多卡# 1.导入库
# 分布式数据并行
fr
转载
2023-08-14 16:19:16
115阅读
动手学深度学习-多重感知机笔记多层感知机多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现范数与权重衰减(weight decay)暂退法(Dropout)前向传播和反向传播梯度消失和梯度爆炸模型验证方法过拟合和欠拟合 多层感知机多层感知机(multilayer perceptron，简称MLP)：由多层神经元组成，每一层都与下面一层和上面一层完全相连。 图1:含有一个隐藏层的多层感知机
转载
2023-11-02 08:36:42
136阅读
3.8 多层感知机以多层感知机（MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。3.8.1 隐藏层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。隐藏层位于输入层和输出层之间。下图展示一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层具有5个隐藏单元。3.8.2 激活函数上述问题的根源在于全连接层只是对数据进行了仿射变换，而多个仿射变换的叠加仍然是一个仿射变换。解决问题的方法在于引入非线性变换（如对隐
转载
2023-08-02 21:31:52
120阅读
# 基于PyTorch的多层感知机（MLP）
多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，它由多个层组成，其中每一层的神经元与下一层的所有神经元都有连接。MLP通常用于回归和分类任务，因为它能有效地处理非线性问题。本文将介绍如何利用PyTorch框架构建和训练一个简单的多层感知机，旨在帮助读者更好地理解这一深度学习基本概念。
## 1. 什么是PyTorch？
*PyTorch*是一种开源深度学
多层感知机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 下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。表达公式 具体来说，给定一个小批量样本 X∈Rn×d ，其批量大小为 n ，输入个数为 d 。假设多层感知机只有一个隐藏层，其中隐藏单元个数为 h 。记隐藏层的输出（也
转载
2023-12-10 16:30:51
74阅读
多层感知机实验实验目的实验原理实验结果程序代码运行结果 实验目的1.掌握使用TensorFlow进行多层感知机操作 2.熟悉多层感知机的原理实验原理多层感知机是由感知机推广而来，感知机学习算法(PLA: Perceptron Learning Algorithm)用神经元的结构进行描述的话就是一个单独的。 感知机（PLA）的神经网络表示如下：从上述内容更可以看出，PLA是一个线性的二分类器，但不
转载
2024-05-15 09:11:13
24阅读
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
转载
2024-07-26 08:32:17
87阅读
1 导入实验所需要的包 from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader import torch import numpy as np import matplotli ...
转载
2021-10-22 16:13:00
572阅读
2评论
第二章 感知机（perceptron）感知机是二分类的线形分类模型。其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的超平面，属于判别类型2.1 感知机模型由输入空间到输出空间的如下函数w和b为感知机的模型参数2.2 数据集的线性可分如果有 = +1的实例，,对所有 = -1的实例，,这样的数据集称为线形可分。而使用感知机的前提就是
转载
2023-11-30 17:50:45
52阅读
对于感知机：感知机中对模型的更新：w+yi*xi--->x新wb+yi--->新b等价于使用批量大小为1的梯度下降，并使用如下的损失函数：关于感知机的收敛：但是感知机不能解决XOR函提问经过发展后，通过多层感知机可以解决XOR函数问题了多层感知机：如果像：y = X*w + b 这种关系性很强的线性关系不适用了，那么当我们不知道这种关系时，我们就要用计算机帮我们求得其隐含的关系我们可以
转载
2024-03-08 11:46:11
40阅读
4.多层感知机在本章中，我们将第一次介绍真正的深度网络。 最简单的深度网络称为多层感知机，它们由多层神经元组成， 每一层与它的上一层相连，从中接收输入； 同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。 当我们训练大容量模型时，我们面临着过拟合的风险。 因此，本章将从基本的概念介绍开始讲起，包括过拟合、欠拟合和模型选择。 为了解决这些问题，本章将介绍权重衰减和暂退法等正则化技术。 我们还将讨论数
转载
2024-05-09 08:41:28
58阅读
