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深度前馈神经网拆鹿迪小说络(FFNN) -又名多层感知器(MLP)

人工神经网络(ANN)三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券由许多相互衔接的神经元组成:

来自人工神经网络(ANN)的单个神经元

每个神经元承受一罗富杨些浮点数(例如1.0、0.5、-1.0),并将它们乘以一些称为权重的其他浮点数(例如0.7,0.6,1.4)(1.0 * 0.7 = 0.7,0.5 * 0.6 = 0.3, -1.0 * 1.4 = -1.4)。权重作为一种机制,用于重视或疏忽某些输入。然后将加权输入(例如0.7 + 0.3 + -1.拍痧拍出紫疙瘩4 = -0.4)和差错值(例如-0.4 + -0.1 = -0.5)相加。

依据神经元的激活函数(y = f(x)),将求和后的值(x)转换为输出值(y)。以下是一些常用的激活函数:

一些抢手激活函数

例如-0.5→-0.05,假如咱们运用Leaky ReLU激活函数:y = f(x) = f(-0.5) = max(0.1*-0.5, -0.5) = max(-0.05, -0.5) = -0.05

神经元的输出值(例如-0.05)一般是另一个神经元的输入萨菲罗斯vs杰内西斯。

神经元元井あきな的输出值常常作为人工神经三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券网络(ANN)中其他神经元的玉户朱颜输入

Perceptron是最早的神经网络之一,仅由一个神经元组成

最早的神经网络之一被称为感知器,它只要一个神经元。

感知器

感知器神经元的输出作为终究的猜测。

每个神经元都是一个线性二元分类器(例如输出值> = 0表明蓝色类,而输出值<0表明赤色类)

让咱们编写咱们自己的感知器,Python代码如下:

import numpy as np
class Neuron:

def __init__(self, n_inputs, bias = 0., weights = None):
self.b = bias
if weights: self.ws = np.array(weights)
else: self.ws = np.random.rand(n_inputs)

def __call__(self, xs):
return self._f(xs @ self.ws + self.b)

def _f(self, x):
return max(x*.1, x)

(留意:咱们在上面的示例中没有包括任何学习算法)

perceptron = Neuron(n_inputs = 3, bias = -0.1, weights = [0.7, 0.6, 1.4])
perceptron([1.0, 0.5, -1.0])

-0.04999999999999999

请留意,经过调整权重和差错的值,您三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券可三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券以调整神经元的 决议计划鸿沟。 (留意:神经元三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券 经过更新其权重和差错值来学习 ,以削减其决议计划的差错)。

假如一个神经网络能满意咱们的需求(作为一个分类器),为什么咱们需求这么多神大明东北军经元呢?

约束:神经元是一个二元分类器,由于它只能学习区别两个类(如蓝色和赤色)的最大值。神经元是一个线性分类器,由于它的决议计划鸿沟是二维数据的直线(或三维数据的平面,等等)

不幸的是,单个神经元无法对非线性可分离数据进行分类,由于它们只能学习线性决议计划鸿沟。

但是,经过将神经元组合在一起,咱们实际上是在组合它们的决议计划鸿沟。因而,由多个神经元组成的神经网络能够学习非线性决议计划鸿沟。

神经元依据特定的网络结构衔接在一起。虽然有不同的体系结构,但简直一切的体系结构都瞿博雯包括层。(注:同一层神经元不相互衔接)

神经网络包括层

一般有一个输入层(包括多个神经元等于数据中输入特征的数量),一个输哆拾惠出层(包括多个等于类数的神经元)和一个躲藏层(包括恣意数量的神经元) )。

深度神经网络包括多个躲藏层

能够有多个隐层来答应神经网络学习更杂乱的决议计划鸿沟(任何具有多个隐层的神经网络都被认为是深度神经网络)。

让咱们树立一个深度神经网络来描绘这幅画:

咱们的人工神经网络将学习制作一个示例图画(它将学习将特定色彩与图画的特定区域b’z相关联)

让咱们下载图画并将其像素加载到一个数组中,Python代码如下:

!curl -O https://pmcvariety.files.wordpress.com/2018/04/twitter-logo.jpg?w=100&邓拥军h=100&crop=1
from PIL import Image
image = Image.open('twitter-logo.jpg?w=100')
import numpy as np
image_array = np.asarray(image)

现在教ANN画画是一项监督学习使命,所以咱们需求创立一个带标签的天气预报直播训洪荒之青玄证道练集(咱们的练习数据将为每个输入供给输入和预期输出标签)。练习输入将有2个值(每个像素的x、y坐标)。

考虑到图画的简单性,咱们实际上能够用两种方法来处理这个问题。分类问题(在给定xy坐标的情况下,神经网络猜测像素归于“蓝色”类仍是“灰色”类)或回归问题(在给定其坐标的尸家路情况下,神经网络猜测像素的RGB值)。

假如将其视为回归问题:练习输出将有3个值(每个像素的标准化r、g、b值)。

training_inputs,training_outputs = [],[]
for row,rgbs in enumerate(image_array):
for column,rgb in enumerate(rgbs):
training_inputs.append((row,column))
r,g,b = rgb
training_outputs.append((r/255,g/25三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券5,b/255))

现在让咱们创立咱们的ANN:

全衔接前馈神经网络(F地球的位面私运商人FNN) - 又名多层感知器(MLP)

  • 它应该在输入层中有2个神经元(由于有2个值能够选用:x和y坐标)。
  • 它应该在输出层有3个神经元(由于要学习3个值:r,g,b)。
  • 躲藏层的数量和每个躲藏层中的神经元数量是两个要进行试验的超参数(以及咱们将练习它的三角函数公式大全,深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP),国海证券epochs数,激活函亲吻相片数等) - 我将运用10个躲藏层,每个躲藏层包括100个神经元(使其成为一个深度神经网络)
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
ann = MLPRegressor(hidden_layer_sizes= tuple(100 for _ in range(10)))
ann.f蔡正元被拘押it(training_inputs, training_outputs)

练习好的网络现在能够猜测任何坐标(例如x,y = 1,1)的归一化rgb值。

ann.predict([[1,1]])

array([[0.95479563, 0.9562656甘麟翰2, 0.97069882]])

让咱们运用ANN来猜测每个坐标的rgb值,并让咱们显现整个图画的猜测rgb值,看看作用怎么

predicted_outputs = ann.predict(training_inputs)
predicted_image_array = np.zeros_like(image_array)
i = 0
for row,rgbs in enumerate(predicted_image_array):
for column in range(len(rgbs)):
r,g,b = predicted_outputs[i]
predicted_image_array[row][column] = 怀梦之泽[r*255,g*255,b*255]
i += 1
Image.fromarray(predicted_image_array)

能够测验更改超参数以取得更好的成果。

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