MLP－多层感知机的原理及Matlab实现-附件资源

简化的广义多层感知机模型及其学习算法_方宁.pdf

手写体识别数据和原码，主要适用python中的numpy库，完成多层感知机，CNN，这两种方式对mnist数据集的识别

这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。 运行顺序为： 1.data_gen.m (在工作空间生成数据集 data.mat ，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过， 画出数据集的分布) 2.mlp_relu.m (训练网络，会在工作区生成网络权重的参数 variable.mat ，工作空间已经有这个了，也可以跳过， 耗时大概2，3秒，电脑性能决定，画出损失函数变化曲线) 3.valuate_variable (测试第二步的网络的性能，画出可视化图形)

https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。

多层感知机python代码，属于深度网络学习中的内容，multilayer-perceptron，python代码

多层感知器是一种多层前馈神经网络 ,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法。通 过模式分类实验对这两种算法和 BP算法进行比较 ,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠 性 ,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力。