多层感知机的从零开始实现( 从D2L 包中抽取函数)

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文章大纲


多层感知机的从零开始实现

让我们尝试自己实现一个多层感知机。
为了与之前softmax回归( :numref:sec_softmax_scratch
获得的结果进行比较,
我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集
( :numref:sec_fashion_mnist)。

import torch
from torch import nn
# from d2l import torch as d2l
import

以上是关于多层感知机的从零开始实现( 从D2L 包中抽取函数)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

神经网络多层感知机的从零开始实现(mlp-scratch)

动手深度学习4月10日

多层感知机

翻译: 4.2. 从零开始实现多层感知器MLP pytorch

感知机+激活函数+多层感知机的实现

动手深度学习10- pytorch多层感知机从零实现