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【AI】《動手學-深度學習-PyTorch版》筆記(十四):多層感知機

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AI學習目錄匯總

1、多層感知機網絡結構

1.1 線性模型:softmax回歸

在前面介紹過,使用softmax回歸來處理分類問題時,每個輸出通過都一個仿射函數(shù)計算,網絡結構如下,輸入和輸出之間為全鏈接層:
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1.2 多層感知機

多層感知機就是在輸入和輸出中間再添加一個或多個全鏈接層,將中間的層稱為“隱藏層”,下圖為添加了一個全鏈接層的網絡結構:
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1.3 隱藏層的作用

現(xiàn)實世界中,大部分問題不是線性問題,線性模型無法預測這些非線性問題,為此科學家們嘗試再加入一層網絡并配合激活函數(shù)來改變網絡線性特征,使它可以處理更普遍的問題。

如果沒有激活函數(shù),多層仿射函數(shù)通過數(shù)學變換,可以合并成一層,可以證明只增加網絡層,并不能改變線性特征。因此在每個隱藏層的輸出加入激活函數(shù),可以防止多層感知機退化成線性模型。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-644448.html

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