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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:
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:
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。文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-644448.html
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
到了這里,關于【AI】《動手學-深度學習-PyTorch版》筆記(十四):多層感知機的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容,請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章,希望大家以后多多支持TOY模板網!