手把手写深度学习:用最简单的神经网络多层感知机识别数字

Posted 沉迷单车的追风少年

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了手把手写深度学习:用最简单的神经网络多层感知机识别数字相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前言:MLP多层感知机是多少人神经网络入门的初恋,这一讲从基础的多层感知机原理出发,搭建一个能够识别手写数字的MLP。众所周知,深度学习是一门工程学,我们从基础的MLP出发,一步一步手把手调参,在实践中感受调参的乐趣,优化baseline的效果。

目录

多层感知机原理

为什么需要激活函数?

以上是关于手把手写深度学习:用最简单的神经网络多层感知机识别数字的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习手写数字识别Tensorflow2实验报告

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什么是深度学习?kears简介,深度学习常用的三大模型,MLP(多层感知机),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络)

用pytorch实现多层感知机(MLP)(全连接神经网络FC)分类MNIST手写数字体的识别

深度学习之神经网络的结构