(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

CNN、Transformer、MLP的经验性分析-编程思维

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

Python 机器学习实战 —— 监督学习(上)-编程思维

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