创建用于一般学习的MLP架构
MLP架构是一种用于机器学习的神经网络架构，全称为多层感知机（Multilayer Perceptron）。它是一种前馈神经网络，由多个神经元层组成，每个神经元层与下一层全连接。
MLP架构的主要特点是具有多个隐藏层，每个隐藏层包含多个神经元。这些隐藏层的存在使得MLP能够学习更加复杂的非线性关系，从而提高模型的表达能力和预测准确性。
MLP架构的优势包括：
- 强大的表达能力：多层隐藏层使得MLP能够学习和表示复杂的非线性关系，适用于各种机器学习任务。
- 可扩展性：MLP可以根据任务的复杂性和数据量的增加进行扩展，通过增加隐藏层和神经元来提高模型的性能。
- 并行计算：MLP的神经元之间没有依赖关系，可以进行并行计算，加快训练和推断的速度。
- 适应性强：MLP可以适应不同类型的输入数据，包括数值型、类别型和文本型数据。
MLP架构在各种机器学习任务中都有广泛的应用场景，包括图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等。在图像分类任务中，可以使用MLP来提取图像的特征并进行分类。在目标检测任务中，可以将MLP与其他模型结合使用，实现目标的定位和分类。在语音识别任务中，可以使用MLP来提取语音信号的特征并进行语音识别。
腾讯云提供了一系列与MLP相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的机器学习和深度学习工具，包括TensorFlow、PyTorch等，可以用于构建和训练MLP模型。
- 腾讯云AI推理：提供了高性能的推理服务，可以用于将训练好的MLP模型部署到生产环境中进行推断。
- 腾讯云数据万象：提供了图像处理和图像识别的能力，可以用于图像分类任务中的数据预处理和特征提取。
- 腾讯云语音识别：提供了语音识别的能力，可以用于语音识别任务中的数据处理和模型训练。
更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
我有一个简单的多层感知器，只有一个隐藏层，在隐藏层和输出层都有tanh激活。作为作业的一部分，我创建了一个包含1000个示例的数据集。每个输入(x_i)是一个由四个介于-1.0和+1.0之间的随机数组成的数组。每个标签(y_i)都被生成为sin(x_i[0] - x_i[1] + x_i[2] - x_i[3])。我的MLP接受x_i的4个元素中的每一个元素作为输入，并生成一个输出。对于这个单一的隐藏分层MLP，是否可以学习生成四个输入的总和，然后应用sin函数？
我使用前80%的数据集来训练MLP，并在最后20%的数据集上每1000个时期测试一次，直到50000个时期。使用MSE损失函数，训
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
我仍然是机器学习的新手，刚遇到强大的深度学习库，Keras。
我已经阅读过Keras文档，并且在Github 这里上尝试了很少的Keras示例。我还从几个来源学习了一些深入学习的基本知识和概念，但在CNN和RNN中还没有得到真正的理解，这两个网络看起来非常强大。
因此，为了证明我的假设，我从Keras下载了reuters_mlp.py示例，该示例最初使用简单的MLP网络作为模型。我结合了从imdb_cnn.py例子到reuters_mlp.py例子的CNN思想，并观察了结果。
令人惊讶的是，结果并没有像我预期的那样出来。CNN的表现比简单的MLP网络最差。有人能解释一下为什么CNN的准确性低于
浏览 0提问于2017-05-17得票数 3
回答已采纳
2回答
简单感知器模型和异或运算
、、、
很抱歉，我只在这里问。我也会努力学习，准备回答问题！
许多论文和文章声称，对MLP的激活函数的选择没有限制。
似乎只有哪一个最适合给定条件才是问题。
此外，文章还说，数学证明，简单的感知器不能解决异或问题。
我知道简单的感知器模型通常使用阶跃函数作为它的激活函数。
但如果使用哪个激活函数基本上无关紧要，那么使用
f(x)=1 if |x-a|<b
f(x)=0 if |x-a|>b
作为一个激活函数处理XOR问题。(对于2input 1output无隐藏层感知器模型)
我知道使用人工函数对学习模型是不好的。但是，如果它无论如何都能工作，那么为什么文章说它被证明是不工作的？
这篇
浏览 4提问于2014-06-19得票数 1
1回答
我正在研究癫痫分类系统，它消耗脑电图信号，结果说如果使用某一时期，是否是癫痫发作。为了进行网络培训，我利用Keras。我正在尝试几种不同的神经网络配置，现在我想知道，在某些情况下，MLP在一维分类方面是否比CNN更好？我的问题不仅与脑电图或癫痫的检测有关，而且更多的是当MLP在准确性上比CNN表现得更好的时候。或者，在数学上证明了，对于给定的分类问题，总会有一些CNN优于MLP。
对于CNN，我用的是keras.layers.Conv1D，如果这有关系的话，我使用MLP keras.layers.Dense。
浏览 0提问于2021-05-15得票数 0
1回答
我想用scikit-learn建立一个深信度网络。正如我所知，我们应该单独训练许多受限的Boltzmann机器(RBM)。然后应该创建一个多层感知器( MLP )，其层数与( RBMs )的层数相同，而MLP的权重应该用RBMs的权重来初始化。然而，我无法找到从scikit获得RBMs权重的方法--学习的BernoulliRBM。此外，它似乎也不是一种方法，也初始化一个MLP的权重在科学工具包-学习。
有办法像我说的那样做吗？
浏览 1提问于2014-04-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我试着用科学学习的MLPClassifier来训练MLP。
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
我正在用5400次迭代训练mlp，但大约需要40分钟。我做错什么了？以下是创建的mlp：
mlp= MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(128),activation='relu',solver='adam',batch_size=500,shuffle=False,verbose=True)
下面是我代码的培训部分：
for j in range (5400):
m
浏览 3提问于2020-04-24得票数 0
我正在为一个简单的3层MLP使用keras。我想将学习到的MLP的权重限制在一个范围内。例如，在模型拟合之后，所有的权重和偏差都在(-1，1)范围内。我该怎么做呢？谢谢。
浏览 65提问于2019-06-30得票数 1
回答已采纳
下午好，
我刚开始学习JAX和Haiku，但是我不能在GPU上运行我的代码。我在激活了GPU的Google Colab和Kaggle笔记本上运行了我的代码，但这比禁用GPU需要更多的时间。
此外，当我查看GPU指标时，我发现我只使用了1%的计算能力，但使用了90%的GPU内存。
下面是我的代码(MNIST的MLP)：
def mlp(images):
model = hk.Sequential([hk.Linear(128),
jax.nn.relu,
hk.Linear(64),
浏览 1提问于2021-11-11得票数 1
2回答
我新来的人工智能世界，并尝试了一些实践。看来我需要一些第三方的经验。
假设我需要消除图像缺陷(实际上任务更棘手)。我希望经过训练的神经网络能够对缺陷区域进行插值。
基于这些原因，我尝试创建简单的神经网络。它有输入:灰度图像与差(72*54)和相同的图像，没有缺陷。隐层有2*72*54个神经元。
主要代码段
cv::Ptr<cv::ml::ANN_MLP> ann = cv::ml::ANN_MLP::create();
int inputsCount = imageSizes.width * imageSizes.height;
std::vector<i
浏览 3提问于2017-06-19得票数 2
2回答
我试图用EmguCV 3.1 ( OpenCV库的点网络包装器)在C#(Windows )中实现多层感知器(MLP)神经网络。为了使用这个库，我决定使用MLP实现OR操作。
我使用“初始化”方法创建MLP，并使用“列车”方法学习它，如下所示：
private void Initialize()
{
NETWORK.SetActivationFunction(
ANN_MLP.AnnMlpActivationFunction.SigmoidSym);
NETWORK.SetTrainMethod(ANN_MLP.AnnMlpTrainMethod.Backprop);
浏览 1提问于2017-04-13得票数 6
回答已采纳
我有两个输入:具有相同形状的qi_pos & qi_neg。它们应该由两个mlp层进行处理，最终得到两个结果，作为分数。下面是我的代码：
self.mlp1_pos = nn_layers.full_connect_(qi_pos, 256, activation='relu', use_bn = None, keep_prob=self.keep_prob, name = 'deep_mlp_1')
self.mlp2_pos = nn_layers.full_connect_(self.mlp1_pos, 12
浏览 0提问于2017-11-08得票数 1
最初，我们有一个多层的MLP。我们有一个200维的输入嵌入。现在，我们希望在原始嵌入中增加两个维度，以编码两个重要的特性。但由于原始维数较高，我们担心MLP忽略了两个新的维度，这两个维度是相当重要的。
因此，我们希望在MLP的最后两层之前添加两个新的维度。我仍然是一个新的学习ML和PyTorch，我已经在网上搜索了很多，但没有想出如何做到这一点。
我可以问一下如何使用PyTorch来实现这一点吗？非常感谢!
浏览 3提问于2022-01-16得票数 -2
回答已采纳
在dm-haiku中，神经网络的参数定义在字典中，其中键是模块(和子模块)名称。如果您想遍历这些值，有多种方法可以这样做，如“ dm-haiku问题”中所示。然而，字典并不尊重模块的顺序，因此很难解析子模块。例如，如果我有两个linear层，每个层后面跟着一个mlp层，那么使用hk.data_structures.traverse(params)将(大致)返回：
['linear', 'linear_2', 'mlp/~/1', 'mlp/~/2'].
不过，我希望它能回来：
['linear', 'mlp
浏览 8提问于2022-07-04得票数 0
回答已采纳
我有一个大型数据集(~5个Mio行)，其中包含机器学习培训的结果。现在我想看看结果是否达到了“目标范围”。假设这个范围包含-0.25和+0.25之间的所有值。如果它在这个范围内，它是一个Hit，如果它低于Low，在另一边是High。
现在，我将创建这三列，点击，低，高，并计算每一行的条件应用，并将一个1放在这个项目中，其他两列将成为0。在此之后，我将对这些值进行分组，并对它们进行汇总。但我怀疑一定有一种更好、更快的方法，比如分组时直接计算。
数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Type":["RF",
浏览 4提问于2022-02-10得票数 9
回答已采纳
我试图将GridSearchCV与MLPRegressor一起使用，以适应输入和输出数据集之间的关系。GridSearchCV.predict()方法是使用交叉验证期间学到的最佳参数，还是需要手动创建一个新的MLPRegessor？
这行得通吗？
# Fitting a Regression model to the train data
MLP_gridCV = GridSearchCV(
estimator=MLPRegressor(max_iter=10000, n_iter_no_change=30),
param_grid=param_list,
n_jobs
浏览 14提问于2022-06-01得票数 2
回答已采纳
1回答
用于OCR的多层感知器
、、、
我打算使用经过反向传播训练的多层感知器网络(一个隐藏层，输入作为包含来自图像的B/W像素的8x8位矩阵)。出现了以下问题：
我应该使用哪种类型的学习:批次学习还是在线学习？
如何估计隐藏层中正确的节点数？我打算处理26个英文字母。
我如何才能停止训练过程，以避免过度适应？
(不完全相关)还有另一个比MLP更好的NN吗？我知道MLP在局部极小值、过度拟合等方面的问题，那么有没有一种更好的(基于软计算的)方法？
谢谢
浏览 3提问于2009-03-28得票数 2
1回答
我已经用深水构建了最新的h2o版本(3.11.0.99999)，并且在运行带有TensorFlow后端的h2o.deepwater之后会出错。
这是我的密码：
model_tf<-h2o.deepwater(x=2:ncol(train),
y=1,
backend = "tensorflow",
training_frame = train
)
这是错误：
java.lang.R
浏览 2提问于2017-05-17得票数 0
回答已采纳
1回答
对于与分类和回归问题相关的术语，我面临一些困惑。使用MLP和Perceptron模型。这些建议如下：
1)当数据线性不可分时，我们使用MLP。在这里，什么是b“数据”--是响应还是输入特性是线性不可分割的？
2)如果它是线性不可分的，那么它是否意味着从输入到输出的映射函数总是非线性的？因此，我们更喜欢MLP或最新的新模式，如深度学习？
3)线性回归在线性不可分离数据中失效，或者线性回归对不可分离数据有效，但如果函数映射是非线性的，则线性回归失败？
浏览 0提问于2019-10-08得票数 2
回答已采纳
2回答
什么时候应该使用MLP conv层而不是普通的conv层？有共识吗？还是两者都试一试，看看哪一种表现更好，这是一种规范吗？我希望能更好地理解两者之间的区别。另外，哪个深度学习库支持MLP conv层？本文中使用的是网络中网络。
浏览 0提问于2018-07-19得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在开发一个使用Backpropation算法的项目。所以我在scikit-learn中学习反向传播算法。
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(hiddenLayerSize,), solver='lbfgs', learning_rate='constant',learning_rate_init=0.001, max_iter=100000, random_state=1)
有不同的求解器选项，如lbfgs，adam和sgd，还有激活选项。关于应该使用哪个选项进行反向传播，有什么最佳实践吗？
浏览 35提问于2017-08-19得票数 4
回答已采纳
2回答
我正在尝试创建一个神经网络，它可以学习xor问题，使用科学工具-神经网络。我每件事的产出都是1
import sknn.mlp as mlp;
import numpy as np;
""" input layer """
ip_layer = mlp.Layer('Sigmoid', units=2);
hidden_layer = mlp.Layer('Tanh', units=3);
op_layer = mlp.Layer('Softmax', units=1);
nn = mlp.Cla
浏览 7提问于2016-04-24得票数 2
1回答
可视化神经网络架构
、、、
我尝试可视化我的神经网络的架构(参见下面的代码)。可视化方面的 I want to get something like this。 但我没能做到。我应该使用什么包，或者任何人都可以说明我的网络会产生什么结果？ 这是我的网络的代码： new_img_size = 128
nbr_img = 3
delta_t = 10
min_pred = 10
image1 = Input(shape=(new_img_size, new_img_size, 3))
image2 = Input(shape=(new_img_size, new_img_size, 3))
y1 = Ba
浏览 11提问于2021-10-03得票数 0
我用Keras训练了两个神经网络:一个MLP和一个Bidirectional LSTM。
我的任务是预测句子中的单词顺序，因此对于每个单词，神经网络必须输出一个实数。当处理一个包含N个单词的句子时，对输出中的N个实数进行排序，以获得代表单词位置的整数。
我在数据集上使用相同的数据集和相同的预处理。唯一不同的是，在LSTM数据集中，我添加了填充以获得相同长度的序列。
在预测阶段，使用LSTM，我排除了从填充向量创建的预测，因为我在训练阶段屏蔽了它们。
MLP架构：
mlp = keras.models.Sequential()
# add input layer
mlp.add(
ke
浏览 4提问于2020-04-19得票数 1
1回答
MLP模型能连续数据吗？
、、、、
在对序列数据进行建模时，引入了RNN作为MLP的一种改进，因为它们可以建模输入之间的时间依赖关系。据说，将序列中的最后N个数据点输入到MLP中不起作用，因为它不理解这些点在时间上互相跟随。但这难道不是可以学到的东西吗？后端不可能设置第一层的权重，以便对时间依赖关系进行建模吗？
浏览 0提问于2022-09-04得票数 0
我正在学习一些深入的学习技巧，并偶然发现了一种不使用反向传播()的方法。该方法的基本思想是训练浅层的单隐层，丢弃输出层，在训练后的(第一)隐层和新的输出层之间增加另一个隐层。这个过程是重复的(添加和训练)，直到达到某种标准。我试图使用sklearn中提供的MLP分类器来实现这个方法。我面临的问题是如何获得隐藏层的输出。例如，如果我使用
mlp = MLPClassifier()
mlp.predict(data)
，它会给我整个网络的输出。但是，我需要的是网络隐藏层的子输出。为了说明：
输入-> connection1 (权重) -->隐藏层--> connection2 (
浏览 0提问于2018-06-15得票数 2
回答已采纳
我试图将一些样本分类为1或0，但是当使用随机梯度下降作为优化算法时，所有的东西都被分类为1或0。
当使用默认值(L-BFGS)时，它按预期工作，并将样本分类为1和0。我试着调整动量、学习率、批量大小、衰减和误差系数，但每次的误差都是相同的。任何帮助都将不胜感激！
num_feats = X_train.get_num_features()
layers = DynamicObjectArray()
layers.append_element(NeuralInputLayer(num_feats))
layers.append_element(NeuralLogisticLayer(16))
l
浏览 7提问于2018-03-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我是OpenCV世界和神经网络领域的新手，但我在C++/Java方面有一些编码经验。
我创建了我的第一个ANN，并学习了它的XOR：
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <iostream>
#include <io
浏览 1提问于2016-05-28得票数 3
回答已采纳
因此，我已经应用随机搜索，然后网格搜索，我的MLP回归。问题是，对于随机搜索(隐藏层18、18、18 (R^2= 0.90))所建议的最佳参数，我的R^2要好于网格搜索(隐藏层17、17、17 (R^2= 0.89) )，为什么呢？
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
mlp = MLPRegressor(random_state=42)
param_grid_random = {'hidden_layer_siz
浏览 9提问于2022-07-18得票数 1
回答已采纳
我最近学到了一些关于StyleGans的知识，有人告诉我，多层Perceptron，MLP，是用来转换噪音的体系结构的一部分。当我看到这个人的代码时，它看起来就像一个正常的8层全连接网络(即线性->relu->线性->relu->.)
去年，我用Scikit阅读了Aurelien的“手工机器学习”，“学习”、“Keras”和“TensorFlow 2”，他谈到了MLP。当我读到它的时候，我把他的描述解释为MLP和普通的完全连接的神经网络不完全一样。我没有完全理解课文，也没有这本书了，不幸的是，我无法准确地回忆起我读过的内容，所以我对他所写的东西的理解可能是完全错误的。
浏览 0提问于2021-03-25得票数 6
回答已采纳
1回答
我目前正在实现一个通用的分类程序，其中用户输入一个标签数据集和机器学习技术，从opencv和程序培训这个分类器。由于对于某些分类器(在我的示例神经网络中)，输入数据结构需要不同(不是作为类标签的整数，而是由索引-1/1组成的数组，用于每个类)，所以我将整数类标签的转换器应用于数组类标签。因为我只需要为分类器ANN_MLP而不是其他可能的分类器这样做，所以我正在寻找一种方法来检查我的输入分类器是哪种StatModel (opencv中所有分类器的超类)。
所以我在寻找这样的东西：
void validate(cv::ml::StatModel* classifier){
if(class
浏览 8提问于2017-07-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我指的是普通的神经网络，MLP。我读了Glorot和Bengio (2010)的论文，了解了深层前馈神经网络训练的困难。
其中，我读到了一个有趣的陈述：深度学习方法的目标是学习特征层次结构，其特征来自于由较低层次特征的组合所形成的更高层次的特征。
这在MLP框架内意味着什么？据我所知，这样一个特征提取和提取过程是可行的，使用卷积层，因此更先进的深度学习模型。
浏览 0提问于2019-10-03得票数 1
我是机器学习方面的新手，我现在正在做一个使用深度学习的项目。该项目与文本一起工作，更具体地说，它是一个URL二进制分类。我使用python作为语言，py魅力作为IDE，我现在被建议应用多层感知器MLP算法，但是，我不确定这是否是我的工作应用的正确算法。如有任何建议，敬请见谅。最诚挚的问候..。
在开始之前，我正在寻求一个建议。
浏览 5提问于2022-03-25得票数 0
回答已采纳
3回答
我试图编译一个c++程序，其中包含Matlab提供的引擎头。文件MLP.cpp包含：
#include <engine.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
并参考matlab函数在下面突出显示的错误。跑步时：
g++ -c MLP.cpp -I/usr/local/matlab/extern/include -L/usr/local/matlab/extern/lib -llibeng -llibmx -lmatlab
浏览 0提问于2013-11-13得票数 1
回答已采纳
2回答
我在图像处理方面是个新手，我的第一个任务是编写一个可以识别人脸和他们的名字的工作程序。到目前为止，我成功地做了一个项目来检测，裁剪检测到的图像，将其转换为sobel，并将其转换为float数组。但是，我非常困惑如何实现反向传播MLP来学习图像，以便它可以识别检测到的人脸的正确名称。
对于stackoverflow的所有专家来说，给我一些如何实现要通过反向传播学习的Image数组的示例是一种莫大的荣幸。
浏览 1提问于2011-12-29得票数 1
我在PyTorch中学习神经网络，我发现：
#Loss function
criterion = nn.MSELoss()
#Optimizer
from torch import optim
optimizer = optim.Adam(MLP.parameters(), lr=args['lr'], weight_decay=args['weight_decay'])
def train(train_loader, MLP, epoch): #MLP is the model
MLP.train()
start = t
浏览 10提问于2022-02-21得票数 -2
回答已采纳
2回答
我有一张图片。1200*1175像素。我想训练一个网络(mlp或hopfield)来学习它的特定部分(201*111像素)来保存它的重量，以便在新的网络(具有相同的先前功能)中使用，但不训练它来找到那个特定的part.now。有这样的问题:哪种网络是有用的；mlp或hopfield，如果mlp；隐藏层的数量；trainlm函数是没有用的，因为“内存不足”错误。I将图片转换成二进制图像，它有用吗？
浏览 1提问于2011-01-07得票数 0
回答已采纳
我刚开始读TensorFlow 2和阅读文档：
在这个页面上，与我的问题相关的部分是：MLP (从那里复制粘贴)：
class MLP(tf.Module):
def __init__(self, input_size, sizes, name=None):
super(MLP, self).__init__(name=name)
self.layers = []
with self.name_scope:
for size in sizes:
self.layers.append(Dense(input_dim=input_size,
浏览 7提问于2022-07-18得票数 1
回答已采纳
1回答
支持向量机和MLP分类器的选择
、、、、
我必须训练一个分类器，它能够识别6种可能的输入样本。我也有一个成本矩阵来评估分类器的性能，有和不考虑拒绝选项。
到目前为止，使用交叉验证(请假一出)，我将数据集分成训练集和验证集，这样我就可以测量分类器的性能。我已经从精度的角度得出了这些结果
MultiLayer感知器：57%，69%没有拒绝选项，48%，26%使用拒绝选项
支持向量机：61,99%没有拒绝选项，35,09%使用拒绝选项
就成本而言，(这些是使用最小风险分类规则获得的估计数)：
MLP：2,0028无拒绝选项，1,4965与拒绝选项
支持向量机：1,6089没有拒绝选项，0,8502与拒绝选项
浏览 7提问于2014-09-06得票数 0
1回答
我构建了一个MLP类型的网络来执行回归类型的分析。预测图如下所示。可以观察到，存在大量的噪声尖峰(或小值尖峰)。这是否有可能加强学习网络，以减少这些噪声(小)尖峰的数目，即相应点的输出值趋于为零。
模型结构以及培训数据的大小如下所示
浏览 1提问于2018-05-13得票数 0
回答已采纳
我用TensorFlow实现了一个隐层的多层感知器(MLP)，并在调用该函数时得到了以下错误。任何帮助都将不胜感激。
def MLP(x, option, dropout=1, prefix ='', num_outputs=1, reuse=None):
weights = tf.random_uniform_initializer(-0.001, 0.001)
biases = tf.constant_initializer(0.001, dtype=tf.float32)
fc1 = tf.contrib.layers.fully_c
浏览 2提问于2018-03-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我有几个关于神经网络和跳过连接的问题：
当人们说三层神经网络时，这意味着有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，对吗？
我似乎在网上找不到很多关于跳过连接/层的资源/信息。它们通常用于什么类型的神经网络？MLP？CNN？RNN？
另外，是否有可能实现与tensorflow和TF-slim的跳转连接？我检查了TF-瘦库，但它似乎不包含跳过层作为其包含的层之一。
提前谢谢你！
浏览 1提问于2017-05-23得票数 2
我是MVC和的新手。请你澄清以下问题好吗？
是否可以使用MVC控制器创建Restful服务(不需要继承apicontroller类)？
创建Restful服务的方法是什么？
什么时候为什么选择webAPI？
浏览 0提问于2015-12-16得票数 0
我在SO和google上搜索了以下问题的答案，但没有找到任何答案，下面是我的情况：
我想要实现一个学习相似函数的MLP。我有训练和测试样本和MLP的建立和运行。我的问题是如何提供教师的输出到网络(其中的价值范围)。
下面是我代码的相关部分：
CvANN_MLP_TrainParams params(
cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, 0.000001),
CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP,
0.1,
0.1);
Mat layers = (Mat_<
浏览 0提问于2014-09-09得票数 4
我正在尝试学习一个接受3个通道并输出3个通道的3x3 conv2d层的权重。在本讨论中，请考虑每种情况下的bias=0。但是，conv层的权重是间接学习的。我有一个2层的多层感知，第一层有9个节点，第二层有9个节点。2d卷积层的权重则精确地是使用该MLP学习的权重，即nn.Linear(9,9)。我知道在这种情况下，我将不得不使用nn.functional.conv2d(input,weight)。但是如何准确地从MLP中提取权重并将其用于卷积还不清楚，可以考虑以下几点。 class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(
浏览 43提问于2021-02-07得票数 0
1回答
我已经学习机器学习4个月了，我理解MLP背后的概念。当我开始阅读关于卷积神经网络的文章时，问题就出现了。让我告诉你我知道什么，然后问我有什么问题。
CNN的核心部分是：
卷积层:使用"n“个过滤器生成"n”特征映射的。
RELU层:您可以使用它来规范卷积层的输出。
子抽样层:用于“生成”表示更抽象概念的新特征映射的。
重复前3层几次，最后一部分是一个常见的分类器，如MLP。
我的疑虑如下：
如何创建在卷积层中使用的过滤器？我需要创建一个过滤器，训练它，然后将它放入Conv层，还是使用反向传播算法来训练它？
假设我有一个包含3个过滤器的conv层，然后
浏览 1提问于2016-11-05得票数 4
回答已采纳
1回答
Keras损失函数值不减
、、、
我正在用Keras实现一个MLP，我注意到损失函数在历元期间不会改变。
我试着改变学习率和权重初始化，但什么都没有改变。
代码如下：
mlp = keras.models.Sequential()
# add input layer
mlp.add(
keras.layers.Input(
shape = (training_dataset.shape[1], )
)
)
# add hidden layer
mlp.add(
keras.layers.Dense(
units=training_dataset.shape[1] - 5
浏览 1提问于2020-02-22得票数 0
我试图在Torch中训练一个简单的XOR函数测试网络。当我使用MSECriterion时，它可以工作，但当我尝试使用CrossEntropyCriterion时，它会失败，出现以下错误消息：
/home/a/torch/install/bin/luajit: /home/a/torch/install/share/lua/5.1/nn/THNN.lua:699: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed. at /tmp/luarocks_nn-scm-1-6937/nn/li
浏览 5提问于2016-02-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试在修改一个简单的NN体系结构后恢复它的训练。使用MNIST数据集，在本例中，我训练模型2个时期，然后将模型保存在.h5文件中。然后我重新加载模型，修改模型并重新编译它。但是我想从我中断的地方继续训练。因此，我想使用重新加载的模型的优化器来继续训练。代码如下：
MLP = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(100, activation='sigmoid', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(10, activation='sof
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
1回答
我正在使用以下地址提供的酵母数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/yeast 我想要建立一个神经网络分类器模型，并绘制学习曲线。因此，我已经使用了两次scikit的model_selection；一次用于生成训练和测试集，另一次用于选择验证集。从这两个集合中，我想绘制学习曲线，我的代码如下： import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import model_selection, linear_model
from sklearn.model_selection import tr
浏览 27提问于2019-09-21得票数 1
例如，对于3-1-1层，如果初始化权重相等，则MLP可能无法很好地学习。但是为什么会发生这种情况呢？
浏览 0提问于2012-12-01得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
