机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计

机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计

目录

    • 机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 模型设计
      • 程序设计
      • 学习总结
      • 参考资料

基本介绍

多层感知器(Multilayer Perceptron,缩写MLP)是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图,由多个的节点层所组成,每一层都全连接到下一层。除了输入节点,每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元(或称处理单元)。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。

模型描述

机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计_第1张图片

输入层(最左边),隐藏层(中间两层),和输出层(最右边),这里回顾一下。

  • 人工神经网络是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的

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