【监督学习】多层感知器MLP（含代码实现）
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多层感知器 多层感知器(Multilayer Perceptron,缩写MLP)是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量.MLP可以被看作是一个有向图,由多个的节点层所组成,每一层 ...
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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 ...
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神经网络属于"联结主义",和统计机器学习的理论基础区别还是很不一样. 以我自己的理解,统计机器学习的理论基于统计学,理论厚度足够强,让人有足够的安全感:而神经网络的理论更侧重于代数 ...
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本文主要介绍使用TensorFlow对多层感知器(MLP)进行编程,其他内容参考:TensorFlow 学习目录. 目录 一.多层感知器MLP 一.多层感知器MLP 多层感知器不同于CNN,CNN提取 ...
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