深度学习:多层感知器的应用与优化
2024-03-22
多层感知器:从神经元到深度学习 多层感知器(Multilayer Perceptron,简称MLP)是一种基于神经元的人工神经网络模型,由于其简单易用、高效准确的特点,被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将从神经元、前向传播、反向传播、激活函数、损失函数、优化器、深度学习等方面介绍多层感知器。 1. 神经元 神经元是多层感知器的基础单元,它接收多个输入信号,并通过激活函数将它们加权求和后输出一个结果。神经元的输出可以作为下一层神经元的输入,从而构成多层感知器。神经元的学习过