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上传时间: 2021-10-09 16:15:45
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在本笔记中,我们将以多层感知机(multilayer perceptron,MLP)为例,介绍多层神经网络的相关概念,并将其运用到最基础的MNIST数据集分类任务中,同时展示相关代码。本笔记主要从下面四个方面展开:
文章目录1 多层感知机(MLP)理论知识1.1 隐藏层1.2 激活函数1.3 多层感知机1.4 交叉熵(cross entropy)损失函数2. MNIST数据集简介3. 代码详解及结果展示4. 心得体会
1 多层感知机(MLP)理论知识
1.1 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。下图展示了一