mlp多层感知器原理
@杜奖4898：如何设计一个多层感知器神经网络 -
越店18979464879…… BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
@杜奖4898：标准的BP网络不懂 -
越店18979464879…… BP网络是指非线性变换单元组成的前馈网络,它可以处理复杂的非线性问题.BP网络实质就是多层感知器(Multi-LayerPerceptron—MLP),由于其学习算法采用了BP算法,所以称为BP网络.其由输入层、隐含层和输出层组成.
@杜奖4898：什么是多层感知器,什么是单层感知器 -
越店18979464879…… 1.感知器 感知器(Perceptron),是神经网络中的一个概念,在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入. 2.单层感知器 单层感知器(Single Layer Perceptron)是最简单的神经网络.它包含输入层和输出层,而输入层和输出层是直接相连的. ...
@杜奖4898：多层感知器MLP 的 BP 算法是不是有监督学习! -
越店18979464879…… 多层感知器MLP 的 BP 算法是有监督学习. MLP学习中的BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成.正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层.若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段.误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据.这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行的.权值不断调整的过程,也就是网络的学习训练过程.此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为止. BP算法介绍
@杜奖4898：BP网络 多层感知器 区别
越店18979464879…… 多层感知器是指得结构,BP是指得学习算法. 感知器模型挺简单的,就是神经元上多个输入的求和带入输出函数减去阈值.多层感知器就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络.BP就是指得反向传播算法,BP网络指得就是具有多层感知器结构采取反向传播算法的网络. BP网络就是多层感知器网络的一种,但是BP网络突出的是算法,多层感知器突出的是结构.
@杜奖4898：R语言MLP函数的输出结果表示什么,看不懂
越店18979464879…… MLP这个其实还是很好懂的,你不仅要将RSNNS包对应的pdf文档仔细阅读,更需要的是进入SNNS的网站查看文档.Stuttgart Neural Network Simulator(SNNS)是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件,为国外的神经网络研究者所广泛...
@杜奖4898：多层感器有监督学习是不是可以理解为BP神经网络? -
越店18979464879…… 多层感知器不是一个具体的神经网络,它是一种神经网络模型的结构,bp神经网络的模型的确是多层感知器,不过bp神经网络是利用bp算法来优化网络的,可以理解为 bp神经网络 = 多层感知器 + bp算法
@杜奖4898：全局逼近和局部逼近神经网络 -
越店18979464879…… 全局逼近网络是指该网络需要对所有权值进行修正,而局部只需要修正一小部分权值
@杜奖4898：谁能说一下“感知器神经网络的应用”? -
越店18979464879…… 常用神经网络模型及其应用评述 神经网络是由大量处理单元(神经元)互相连接而成的网络,实际上ANN并不完全模拟了生物的神经系统,而是一种抽象、简化和模拟.神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现,知识与信息的存贮表...
@杜奖4898：在深度学习中,DNN分类器和MLP分类器有区别吗 -
越店18979464879…… 我觉得大体是一样的.DNN(深度神经网络)这个概念其实比较宽泛吧,比较深的网络都好这么称呼吧,就是一些卷积神经网络和循环神经网络.但是一般说DNN的时候指的就是多层普通的神经网络(别的具体的可能会特别说明),也就是MLP(多层感知机).有区别的情况,就是DNN是一个更大的概念.
越店18979464879…… BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”. 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题. 不要把算法和网络搞混了.
@杜奖4898：标准的BP网络不懂 -
越店18979464879…… BP网络是指非线性变换单元组成的前馈网络,它可以处理复杂的非线性问题.BP网络实质就是多层感知器(Multi-LayerPerceptron—MLP),由于其学习算法采用了BP算法,所以称为BP网络.其由输入层、隐含层和输出层组成.
@杜奖4898：什么是多层感知器,什么是单层感知器 -
越店18979464879…… 1.感知器 感知器(Perceptron),是神经网络中的一个概念,在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入. 2.单层感知器 单层感知器(Single Layer Perceptron)是最简单的神经网络.它包含输入层和输出层,而输入层和输出层是直接相连的. ...
@杜奖4898：多层感知器MLP 的 BP 算法是不是有监督学习! -
越店18979464879…… 多层感知器MLP 的 BP 算法是有监督学习. MLP学习中的BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成.正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层.若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段.误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据.这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行的.权值不断调整的过程,也就是网络的学习训练过程.此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为止. BP算法介绍
@杜奖4898：BP网络 多层感知器 区别
越店18979464879…… 多层感知器是指得结构,BP是指得学习算法. 感知器模型挺简单的,就是神经元上多个输入的求和带入输出函数减去阈值.多层感知器就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络.BP就是指得反向传播算法,BP网络指得就是具有多层感知器结构采取反向传播算法的网络. BP网络就是多层感知器网络的一种,但是BP网络突出的是算法,多层感知器突出的是结构.
@杜奖4898：R语言MLP函数的输出结果表示什么,看不懂
越店18979464879…… MLP这个其实还是很好懂的,你不仅要将RSNNS包对应的pdf文档仔细阅读,更需要的是进入SNNS的网站查看文档.Stuttgart Neural Network Simulator(SNNS)是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件,为国外的神经网络研究者所广泛...
@杜奖4898：多层感器有监督学习是不是可以理解为BP神经网络? -
越店18979464879…… 多层感知器不是一个具体的神经网络,它是一种神经网络模型的结构,bp神经网络的模型的确是多层感知器,不过bp神经网络是利用bp算法来优化网络的,可以理解为 bp神经网络 = 多层感知器 + bp算法
@杜奖4898：全局逼近和局部逼近神经网络 -
越店18979464879…… 全局逼近网络是指该网络需要对所有权值进行修正,而局部只需要修正一小部分权值
@杜奖4898：谁能说一下“感知器神经网络的应用”? -
越店18979464879…… 常用神经网络模型及其应用评述 神经网络是由大量处理单元(神经元)互相连接而成的网络,实际上ANN并不完全模拟了生物的神经系统,而是一种抽象、简化和模拟.神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现,知识与信息的存贮表...
@杜奖4898：在深度学习中,DNN分类器和MLP分类器有区别吗 -
越店18979464879…… 我觉得大体是一样的.DNN(深度神经网络)这个概念其实比较宽泛吧,比较深的网络都好这么称呼吧,就是一些卷积神经网络和循环神经网络.但是一般说DNN的时候指的就是多层普通的神经网络(别的具体的可能会特别说明),也就是MLP(多层感知机).有区别的情况,就是DNN是一个更大的概念.
