多層感知器(multi-layer perceptron, mlp)是乙個有監督的學習演算法，它通過訓練乙個資料集學習函式 f(⋅
):rm
→rof(\centerdot): r^m\rightarrow r^o
f(⋅):r
m→ro
, 這裡， m
mm 是輸入維數，而 o
oo 是輸出維數。給定特徵向量 x=(
x1,x
2,…,
xm)′
x=(x_1, x_2, \dots, x_m)'
x=(x1
,x2
,…,x
m)′
與目標 y
yy, 它能學習乙個分類或回歸的非線性函式近似。在輸入與輸出層之間，可以有一層或多層非線性層，即，非線性變換，稱這些層為隱層。圖1顯示了乙個具有乙個隱層、一維輸出的mlp.
最左邊層，即輸入層，由輸入特徵組成，這些特徵在神經網路裡也稱為神經元(neurons). 位於隱層的每個神經元，實際上是上一層的加權線性變換 w1x
1+w2
x2+⋯
+wmx
mw_1x_1+w_2x_2+\dots+w_m x_m
w1x1
+w2
x2+
⋯+wm
xm
, 然後作乙個非線性函式變換 g(⋅
):r→
rg(\centerdot): r\rightarrow r
g(⋅):r
→r, 例如，雙曲正切函式。最後，由輸出層變換最後的隱層值。
多層感知器的優勢：
多層感知器的劣勢：
sklearn.neural_network模組包括基於神經網路的模型。主要的模型有：
在sklearn.neural_network裡，類mlpclassifier使用向後傳播執行乙個mlp演算法。具體地說，mlp在兩層上訓練：
from sklearn.neural_network import mlpclassifier
x = [[0., 0.], [1., 1.]]
y = [0, 1]
clf = mlpclassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
clf.fit(x, y)
beta_2=0.999, early_stopping=false, epsilon=1e-08,
hidden_layer_sizes=(5, 2), learning_rate=『constant』,
learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=true, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=true,
solver=『lbfgs』, tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=false,
warm_start=false)
經過擬合(訓練)後，模型可以用來**新樣本的類標籤。
clf.predict([[2., 2.], [-1., -2.]])mlp能根據訓練資料擬合乙個非線性模型，屬性clf.coefs_包括由模型引數組成的權矩陣
[coef.shape for coef in clf.coefs_]當前，mlpclassifier僅支援交叉熵損失函式，通過執行predict_proba方法，可以實現類別的概率估計。
clf.predict_proba([[2., 2.], [1., 2.]])[1.967…e-04, 9.998…-01]])
類mlpregressor執行乙個使用後向傳播的多層感知器，在輸出層沒有啟用函式。因此，它使用平方誤差作為損失函式，輸出是連續值。
mlpclassifier and mlpregressor都使用引數alpha作為正則項。所謂「正則」，是指通過懲罰值大的權，避免過度擬合的情況。
神經網路模型是什麼 神經網路模型有什麼吸引力
神經網路模型是什麼，神經網路模型有什麼吸引力？這篇文章對這兩個問題做細緻的講解。神經網路模型是以神經元的數學模型為基礎來描述的。神經網路模型 artificialnuearlnewtokr s,是對人類大腦系統的一階特性的一種描。簡單地講,它是乙個數學模型。神經網路模型由網路拓撲 節點特點和學習規則...
神經網路模型
神經網路往往不需要人為的構造資料特徵，因為乙個神經元就可以看做是原始資料的不同特徵的組合，在神經元數目足夠大，層數足夠多的情況下，是很容易準確的進行分類的.神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所做出的互動反應 神經元模型 m p神經元模...
神經網路語言模型
基於計數的n gram語言模型 出現的問題 1 資料稀疏，有些資料未出現過 2 忽略語義的相關性，如 無聊 與 枯燥 雖然語義相似，但無法共享資訊。詞語表示為 one hot表示法。基於分布式表示的n gram語言模型 出現的問題 1 詞向量 如何將每個詞對映到實數向量空間中的乙個點 2 f函式的設...