(数据科学学习手札44)在keras中训练多层感知机_费弗里-编程思维
一、简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札3
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一、简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札3
ActiveMLP: An MLP-like Architecture with Active Token Mixer 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/bbn4i2 论文:https://arxiv.org/abs/2203.06108 代码:https://github.com/microsoft/ActiveMLP/blob/main/mode
Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/lbhadn 这篇文章非常好读,没有复杂的单词和句式,从头看到尾非常顺畅。非常喜欢这样的写作风格。 从摘要了解文章 This paper presents Hire-MLP, a simple yet compet
Vision MLP 之 S2-MLP V1&V2 : Spatial-Shift MLP Architecture for Vision 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/dgdu2b 这里将会总结关于 S2-MLP 的两篇文章。这两篇文章核心思路是一样的,即基于空间偏移操作替换空间 MLP。 从摘要理解文章 V1 Recently, v
Vision MLP 之 Sparse-MLP A Fully-MLP Architecture with Conditional Computation 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/pfvpvo 从摘要读文章 Mixture-of-Experts (MoE) with sparse conditional computation has be
A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP 【GiantPandaCV导语】ViT的兴起挑战了CNN的地位,随之而来的是MLP系列方法。三种架构各有特点,为了公平地比较几种架构,本文提出了统一化的框架SPACH来对比,得到了具有一定insight的结论。 背景 近期Transfor
前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读《 Python 机器学习实战 》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大。这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多。而最简单的神经网络分为输