(5)深度学习学习笔记-多层感知机

news/2024/4/19 20:14:53/

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  • 多层感知机和激活函数
  • 代码
  • 来源


多层感知机和激活函数

通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制,使其能处理更普遍的函数关系类型。最简单的方法是将多个全连接层堆叠在一起。每一层都输出到上面的层,直到生成最后的输出,把最后一层看作线性预测器。这种架构通常称为多层感知机。
在这里插入图片描述
这个多层感知机有4个输入,3个输出,其隐藏层包含5个隐藏单元。输入层不涉及任何计算,只需要实现隐藏层和输出层的计算。这个多层感知机中的层数为2。这两个层都是全连接的。每个输入都会影响隐藏层中的每个神经元,而隐藏层中的每个神经元又会影响输出层中的每个神经元。
为了发挥多层架构,在仿射变换之后对每个隐藏单元应用非线性的激活函数。
激活函数(activation function)通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活, 它们将输入信号转换为输出的可微运算。 常用激活函数:Sigmoid和ReLU


代码

代码如下(部分代码和问题和上篇文章中类似,可以参考上篇文章):

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l
from torch import nn# 处理anaconda和torch重复文件
import osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"def get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取数据"""return 4def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集,然后将其加载到内存中"""trans = [transforms.ToTensor()]  # 把图片转换为pytorch tensorif resize:trans.insert(0, transforms.Resize(resize))trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="D:/python_project/fashion-mnist-master/fashion-mnist-master/data/fashion",train=True,transform=trans,download=False)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="D:/python_project/fashion-mnist-master/fashion-mnist-master/data/fashion",train=False,transform=trans,download=False)return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,num_workers=get_dataloader_workers()))# 第一层是隐藏层,它包含256个隐藏单元,并使用了ReLU激活函数。 第二层是输出层。
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10))def init_weights(m):# 初始化参数if type(m) == nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)net.apply(init_weights)batch_size, num_epochs = 256, 10loss = nn.CrossEntropyLoss()trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size)d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

在这里插入图片描述


来源

b站 跟李沐学AI 动手学深度学习v2 10


http://www.ppmy.cn/news/661575.html

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