多层感知器 (MLP) 神经网络，采用反向传播学习机制，在 MATLAB 环境中实现。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
多层感知器（MLP）前馈全连接神经网络的构建，采用了Sigmoid激活函数。训练过程借助了弹性梯度下降法、动量反向传播算法以及学习率衰减策略。训练过程会在均方误差（MSE）值变为零或达到预设的最大迭代次数时自动终止。关于该模型的更多详细信息以及结果的深入分析，请参阅我的博客文章： http://heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html。代码配置的参数包括：首先，定义了每个隐藏层中隐藏层的数量和每个隐藏层中的神经元数量，该参数以变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 进行表示。具体而言，构建了一个包含三个隐藏层的神经网络，其对应的神经元数量分别为4、10和5；该变量被设定为 [4 10 5]。其次，确定了输出层中的神经元数量。通常情况下，输出单元的数量与类别的数量相等，但也可以小于该数量（≤ log2(nbrOfClasses)。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于反向传播的 MLP 神经网络：在 MATLAB 中实现带有反向传播学习的多层感知器(MLP)神经网络

优质

本项目介绍如何在MATLAB中使用反向传播算法实现一个多层感知器（MLP）神经网络，详细探讨了其训练过程和应用。本段落介绍了一种使用Sigmoid激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络实现方法，并采用带有弹性梯度下降、动量反向传播以及学习率降低选项的反向传播算法进行训练。当均方误差（MSE）达到零或达到了预设的最大迭代次数时，停止训练。关于更多详细信息和结果讨论，请参阅作者博客文章中的相关部分。网络配置参数如下： 1. 每个隐藏层中神经元的数量由变量nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer表示。示例中有一个包含三个隐藏层的神经网络，其神经元数量分别为4、10 和 5；因此该变量设置为 [4, 10, 5]。 2. 输出层中的神经元数目通常等于类的数量，但也可以少于这个数值（≤ log2(nbrOfClasses)）。

基于Matlab的反向传播学习多层感知器(MLP)神经网络算法实现

优质

本简介探讨了利用Matlab平台实现反向传播学习算法在多层感知器（MLP）神经网络中的应用，旨在优化模型训练过程。通过详细代码示例和实验结果，文章展示了如何构建、训练及评估具有不同架构的MLP模型，以解决复杂的数据分类与回归问题。版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程内容：使用 MATLAB 实现反向传播学习的多层感知器（MLP）神经网络算法。适合人群：本科、硕士等教研学习使用。

MLP：多层感知器神经网络的实现（详解）

优质

本篇文章详细讲解了如何实现多层感知器(MLP)神经网络，适合希望深入了解这一经典深度学习模型原理与实践的技术爱好者。多层感知器（MLP）是一种前馈神经网络，能够将输入数据集映射到适当的输出集上。它由有向图中的几层节点组成，并且每一层都完全连接至下一层。除了输入节点之外，每个节点都是一个具有激活函数的神经元。在训练过程中，多层感知器使用监督学习方法——即展示给网络一组已知输入和对应的期望输出来进行训练。通常情况下，在拥有一组数据集时，70%的数据用于模型的训练阶段，而剩余30%则用来测试模型性能。MLP 的训练过程（葡萄牙语缩写为 PMC）采用反向传播算法进行优化，也被称为广义增量规则。首先在前向传播阶段中将样本输入到网络的输入层，并逐层传递信息直至产生相应的输出结果。接下来，在比较实际产生的输出与期望目标之间的偏差后，进入第二阶段——即反向传播过程。在此过程中，根据计算出的误差对所有神经元进行权重调整以优化整个模型的表现。

三层多层感知机（MLP）在UCI乳腺癌数据集上的k折交叉验证与反向传播（机器学习，神经网络）

优质

本研究运用三层多层感知机模型，在UCI乳腺癌数据集上实施k折交叉验证，并通过反向传播算法优化模型参数，以提高分类准确性。多层感知机（MLP）采用三层结构，在UCI乳腺癌数据库上进行k折交叉验证，并使用反向传递算法。这属于机器学习中的神经网络应用。

深度神经网络：MLP多层感知器-MATLAB开发

优质

本项目为使用MATLAB实现深度神经网络中的MLP（多层感知器）模型。通过该工具包，用户可以便捷地构建、训练及测试复杂的神经网络结构，推动机器学习与数据科学领域的研究和应用发展。这段代码实现了用于MNIST数字分类任务的多层感知器（MLP）。

基于反向传播算法的多层神经网络-MATLAB实现

优质

本项目利用MATLAB语言实现了基于反向传播（BP）算法的多层神经网络模型，适用于各类数据分类与回归预测任务。使用反向传播算法的多层神经网络在 MATLAB 中的实现。数据集采用 MNIST。

MLP神经网络与多层感知器快速入门

优质

本教程为初学者提供MLP（多层感知器）神经网络的全面介绍，涵盖其基本概念、架构及实现方法，帮助读者快速掌握相关技能。本段落旨在为初学者提供一个多层感知器（MLP）的快速入门指南，并结合基于DL4J的分类器分析以及手写体识别中的3D可视化技术进行深入探讨。通过这种方式，读者不仅能够理解基本概念，还能掌握实际应用中的一些关键技巧和方法。

多层次感知器神经网络

优质

简介：多层次感知器神经网络是一种人工神经网络模型，由多层节点构成，能够学习复杂模式和进行非线性分类与回归分析，在机器学习领域有广泛应用。理解多层感知器在分类任务中的原理和方法，尤其是解决非线性多类别分类问题，并利用实际数据进行处理。

两层多层感知器(MLP)神经网络的矩阵表示方法 - MATLAB开发

优质

本项目介绍如何用MATLAB实现两层或多层感知器（MLP）神经网络的矩阵表示法，适用于深度学习中的前向传播与反向传播算法。两层多层感知器（MLP）神经网络是一种在机器学习领域广泛应用的前馈神经网络。它由输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，其中每一层都包含若干个神经元。在这个矩阵实现中，我们主要关注的是如何在MATLAB环境下高效地构建和训练这种网络。在MATLAB中，矩阵操作是其核心特性之一，因此利用矩阵运算来实现神经网络可以极大地提高计算效率。以下是基于MATLAB实现MLP神经网络的关键步骤和知识点： 1. **数据预处理**：在开始之前，你需要将输入数据和目标数据转化为矩阵形式。例如，输入数据集X和输出数据集Y可以分别表示为矩阵，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征或输出变量。 2. **权重初始化**：初始化连接不同层的权重矩阵。通常，权重矩阵W初始化为小的随机值，在(-0.1, 0.1)之间，以打破对称性并避免训练初期的梯度消失问题。 3. **前向传播**：使用矩阵乘法进行前向传播。计算隐藏层的输出涉及输入层到隐藏层权重矩阵W1与输入数据X的乘积，并加上偏置项b1。然后通过激活函数（如Sigmoid或ReLU）转换这些线性组合，得到隐藏层的激活值。对于两层MLP，再进行一次类似的计算，得到输出层的预测值。 4. **损失函数**：计算预测值与实际目标值之间的差异，通常采用均方误差（MSE）作为损失函数。这可以通过两者的差的平方和除以样本数量来得到。 5. **反向传播**：反向传播算法用于更新权重。计算输出层的梯度，这是预测值与真实值之差与激活函数导数的乘积。接着通过链式法则计算隐藏层的梯度，这涉及到权重矩阵W1和W2的转置以及输出层梯度的乘积，并结合隐藏层激活值的导数进行操作。 6. **优化器**：可以使用不同的优化算法，如梯度下降、动量梯度下降或Adam等来更新权重。这些优化器会控制每次迭代中的步长（学习率），以寻找损失函数的最小值。 7. **训练循环**：重复上述步骤（前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）直到达到预设的训练轮数或者满足停止条件，如损失收敛或验证集性能不再提升。 8. **评估与调参**：在完成模型训练后，使用测试数据集来评估其泛化能力。可能需要调整网络结构（例如隐藏层中的神经元数量）、激活函数、学习率和优化器参数等以获得最佳的性能表现。 9. **代码结构**： MATLAB代码通常会将这些步骤封装在函数或类中，便于复用与维护。这包括定义网络架构、训练循环以及结果可视化等功能模块。通过理解和实现这样的MATLAB脚本或功能，你可以深入理解MLP的工作原理，并且学会如何在实际项目中应用神经网络进行预测任务。尽管随着深度学习的发展，现代框架如TensorFlow和PyTorch提供了更高级的接口及自动化的梯度计算能力，但MATLAB依然因其灵活性与易用性而在教学研究领域占据一席之地。

C++中简单的MLP反向传播人工神经网络实现（逐步讲解）

优质

本文详细介绍了如何使用C++语言从头开始构建一个简单的多层感知器(MLP)的人工神经网络，并具体阐述了其反向传播算法。通过逐步的代码解析与理论解释，适合初学者理解和实践深度学习的基础知识。使用C++实现一个非常简单的反向传播神经网络算法来近似函数f(x) = sin(x)。