模型原型
sklearn.neural_network.mlpclassifier(hidden_layer_sizes=(100,),activation=』relu』,
algorithm=』adam』,alpha=0.0001,batch_size=』auto』,learning_rate=』constant』,
learning_rate_init=0.001,power_t=0.5,max_iter=200,shuffle=true,
random_state=none,tol=0.0001,verbose=false,warm_start=false,
momentum=0.9,nesterovs_momentum=true,early_stopping=false,
validation_fraction=0.1,beta_1=0.9,beta_2=0.999,epsilon=1e-08)
重點引數
algorithm:指定採用的最優化演算法的型別
alpha
max_iter
tollearning_rate_init:初始學習率
verbose:是否輸出演算法中間資訊（用於跟蹤除錯）
early_stopping:是否啟用早停策略
validation_fraction:是否啟用啟動策略
classes_:每個輸出的類別
loss_:損失函式值
coefs_
intercepts_
n_iter
神經網路簡介 多層神經網路
如上圖所示，該神經網路有三層。我們標記第一層 也就是輸入層 為a 1 第一層與第二層連線權重為w 1 然後第一層輸入與第一層權重的線性和為z 1 第一層神經元個數為n 1 並依次標記剩餘網路層。可以看出，存在 z l j i 1 n l a l i w l i,j a l w l j a l 1 f...
人工神經網路之前饋神經網路
1.基本概念 深度前饋神經網路也叫作多層感知機，是深度學習中最常用的模型。它包含輸入層，隱含層和輸出層三個部分。它的目的是為了實現輸入到輸出的對映。它定義了乙個函式 y f x,theta 並且通過學習theta，得到了對映函式f。深度前饋神經網路之所以稱之為深度是因為它包含了很多層 隱含層可能會有...
人工神經網路之前饋神經網路
源鏈結 1.基本概念 深度前饋神經網路也叫作多層感知機，是深度學習中最常用的模型。它包含輸入層，隱含層和輸出層三個部分。它的目的是為了實現輸入到輸出的對映。它定義了乙個函式 y f x,theta 並且通過學習theta，得到了對映函式f。深度前饋神經網路之所以稱之為深度是因為它包含了很多層 隱含層...