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【TensorFlow】TensorFlow 的多层感知器（MLP）

前面有几篇博文讲了使用 TensorFlow 实现线性回归和逻辑斯蒂回归，这次来说下多层感知器（Multi-Layer Perceptron）的 TensorFlow 实现。...本篇博文的代码及结果图片等可以在这里下载，里面包含TensorFlow的实现和sklearn的实现，以及各自的结果图片。...原理 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是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。 关于 MLP 的原理我就不再赘述，我用下面的一个图来简单说明下： ?...我使用sklearn也测试了一下（代码下载链接和上面一样），最终准确率 46.25%。 本片博文只是为了说明如何使用 TensorFlow 实现MLP，本次做的实验并不一定是最优的实验结果。

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机器学习-基于Sklearn的神经网络实现

简介：神经网络模型：Multi-layer Perceptron (MLP) ： >多层感知器（MLP）是一种通过再数据集上训练，去自动学习函数f(.)...:Rm–>Ro的监督学习算法 ，m是输入的维度的数目 ，o是输出的维度数目。给定一组特征X=x1,x1….xm和目标y ，它可以以非线性函数实现分类或回归。...图1显示了一个带标量输出的隐藏层MLP ? > > 多层感知器的优点是： > - 能够学习非线性模型。 >- 能够使用实时（在线学习）学习模型partial_fit。...> 多层感知器（MLP）的缺点包括： > - 具有隐藏层的MLP具有非凸损失函数，其中存在多于一个局部最小值。因此，不同的随机权重初始化可以导致不同的验证准确性。...>>> from sklearn.neural_network import MLPClassifier >>> X = [[0., 0.], [1., 1.]] >>> y = [0, 1] >>>

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    人工神经网络多层感知器_基于BP网络的多层感知器用来干嘛

    ; 2,多层感知器是一类前馈人工神经网络; 3,多层感知器的训练包括以下步骤：首先确定给定输入和当前权重下的输出，再将输出和真实值相减得到误差函数，最后根据误差函数更新权重。...4,反向传播算法通过求解误差函数关于每个权重系数的偏导数，以此使误差最小化来训练整个网络 5,在反向传播算法中，首先要明确误差函数的形式; 6,在反向传播算法中，每个输出神经元的误差都被写成平方项的形式...影响误差函数的因素无外乎三个：输入信号、传递函数和权重系数; 8,多层感知器采用对数几率函数作为传递函数; 9,求解误差函数的最小值就要找到误差函数的梯度，再根据梯度调整权重系数，使误差函数最小化;...二、今日重点 1,在感知器的输入层和输出层之间添加隐藏层，就可以得到多层感知器； 2,多层感知器是一类前馈神经网络，采用的是反向传播的学习方式； 3,反向传播算法要根据误差函数的梯度来调整权重系数，...需要应用求导的链式法则； 4,单个隐藏层就能使多层感知器以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。

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    房产估值模型训练及预测结果

    用sklearn中的预处理函数preprocessing.StandardScaler()对数据标准化处理，处理过程是先用训练集fit，再把测试集也标准化处理。...暂时没有发现可以直接调用处理异常值的函数，所以需要自己写。下面的代码中定义了一个cleanOutlier函数，函数的功能主要是删除异常值。...，我们可以看到sklearn多层感知器-回归模型得分明显提高，而对于sklearn集成-回归模型则没有太大提高。...) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.831448099649 sklearn集成-回归模型得分 0.780133207248 相比较于前一次，分数又得到了提高，是一次成功的调整...sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8317854959807023 sklearn集成-回归模型得分 0.7705608099963528 sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8369280445356948

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    机器学习系列：（八）感知器

    感知器通常用下面的图形表示： ? x1x1，x2x2和x3x3是输入单元。每个输入单元分别代表一个特征。感知器通常用另外一个输入单元代表一个常用误差项，但是这个输入单元在图形中通常被忽略了。...Perceptron类还提供了partial_fit()方法，允许分类器训练流式数据（streaming data）并做出预测。 在下面的例子中，我们训练一个感知器对20个新闻类别的数据集进行分类。...partial_fit()方法可以连接HashingVectorizer在内存有限的情况下训练较大的流式数据： In [6]: from sklearn.datasets import fetch_20newsgroupsfrom...感知器的不足 虽然我们的例子中感知器的分类效果不错，但是模型仍有一些不足。...感知器将解释变量和权重的线性组合作为激励函数的输入，通过激励函数的结果预测样本的类型。带逻辑S形激励函数的感知器就和逻辑回归模型一样，只是感知器用一种实时的错误驱动算法计算权重参数。

    1.7K120

    基于多层感知器的端到端车道线检测算法

    作者：王月鑫、伍鹏、周沛、叶旭、周顺平来源：中南民族大学学报（自然科学版）编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文：基于多层感知器的端到端车道线检测算法01  摘要针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器...近期，许多对多层感知器（Multi Layer Perceptron，简称MLP）的研究表明，MLP能够较好的提取图像的全局语义信息，但在局部语义信息的提取上没有达到好的效果，且文献CycleMLP在图像分割等计算机视觉的下游任务中获得了很好的效果...在借鉴已有的车道线检测方法的基础上，结合车道线的全局结构特征和局部语义信息，提出了一种简单高效的基于多层感知器的车道线检测方法，该方法能快速、准确地检测出车道线。...训练过程的具体476第4期检测算法计算如式（2）和式（3）：Linear其中 表示对图像进行多层感知器处理， 表示组卷积操作， 表示平均池化， 表示特征张量的叠加 表示线性层。...激活函数GeLU，在非线性变换中引入随机正则化，提高模型的泛化能力，定义如式（5）：\mu、\sigma其中 为正态分布的概率函数，可以采用正态分布 ，也可以采用一般正态分布 ，将 视为可训练参数

    1.2K20

    基于多层感知器的端到端车道线检测算法

    作者：王月鑫、伍鹏、周沛、叶旭、周顺平 来源：中南民族大学学报（自然科学版） 编辑：郑欣欣@一点人工一点智能 01 摘要 针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器（MLP）的车道线检测算法...近期，许多对多层感知器（Multi Layer Perceptron，简称MLP）的研究表明，MLP能够较好的提取图像的全局语义信息，但在局部语义信息的提取上没有达到好的效果，且文献CycleMLP在图像分割等计算机视觉的下游任务中获得了很好的效果...在借鉴已有的车道线检测方法的基础上，结合车道线的全局结构特征和局部语义信息，提出了一种简单高效的基于多层感知器的车道线检测方法，该方法能快速、准确地检测出车道线。...训练过程的具体476第4期检测算法计算如式（2）和式（3）： 其中 表示对图像进行多层感知器处理， 表示组卷积操作， 表示平均池化， 表示特征张量的叠加 表示线性层。...激活函数GeLU，在非线性变换中引入随机正则化，提高模型的泛化能力，定义如式（5）： 其中 为正态分布的概率函数，可以采用正态分布 ，也可以采用一般正态分布 ，将 视为可训练参数，当输入为标准正态分布时可简化为

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    房产估值模型训练及预测结果2

    -回归模型得分",gbr_score) 上面一段代码的运行结果为: sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8372352880455567 sklearn集成-回归模型得分 0.9103113202098574...sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8776823262293032 sklearn集成-回归模型得分 0.915195456505515 sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8767527980991213...sklearn多层感知器-回归模型得分 0.9408811404890329 sklearn集成-回归模型得分 0.9119071943013952 sklearn多层感知器-回归模型得分 0.9453408533881785...-回归模型的得分，这次训练结果多层感知器-回归模型优于集成-回归模型 3.第3次代码修改并运行 第3次代码与第2次代码主要的不同之处调整了回归模型的参数。...sklearn多层感知器-回归模型得分 0.9399513836020602 sklearn集成-回归模型得分 0.9578897231281281 两个模型的评分到0.95左右，可以算是比较准确的模型

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    Python中的sklearn入门

    Python中的sklearn入门介绍scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘和数据分析。...加载数据集在sklearn中，许多常用的数据集都可以直接从库中加载。...可以使用​​train_test_split​​函数将数据集分割为训练集和测试集：pythonCopy codefrom sklearn.model_selection import train_test_splitX_train...参数选择的难度：sklearn算法中的一些模型具有许多可调参数，选择合适的参数可能需要进行大量的试验和调整。缺乏自动化的参数选择和调整工具，可能使得参数选择过程相对复杂和繁琐。...XGBoost：XGBoost是一个梯度提升树的机器学习库，它提供了强大的集成学习功能，可以应用于回归、分类和排名等任务。相对于sklearn中的决策树算法，XGBoost在精度和性能上有所提升。

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    机器学习笔记之scikit learn基础知识和常用模块

    n_jobs：并行任务数 """ 1.7 多层感知器MLPClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 定义多层感知机分类算法...，调用partial_fit()时会累加，调用fit()会重设 ##########MinMaxScaler############# # 将数据在缩放在固定区间的类，默认缩放到区间 [0, 1]...X fit_transform(X[, y])：根据 X设置标准化缩放比例并标准化 partial_fit(X[,y])：累加性的计算缩放比例 inverse_transform(X[,copy])：...不同的提升算法之间的差别，一般是（1）如何更新样本的权值，（2）如何组合每个分类器的预测。 其中Adaboost中，样本权值是增加那些被错误分类的样本的权值，分类器C_i的重要性依赖于它的错误率。...：# 搜索指定参数网格中的最佳参数 ParameterGrid：# 参数网格 ParameterSampler：# 用给定分布生成参数的生成器 RandomizedSearchCV：# 超参的随机搜索

    1.2K10

    sklearn中的nearest neighbor

    KNN介绍 基础原理没什么介绍的，可以参考我的KNN原理和实现，里面介绍了KNN的原理同时使用KNN来进行mnist分类 KNN in sklearn sklearn是这么说KNN的： The principle...接口介绍 sklearn.neighbors 主要有两个： KNeighborsClassifier（RadiusNeighborsClassifier) kNeighborsRegressor (RadiusNeighborsRefressor...： weights（各个neighbor的权重分配） metric（距离的度量） 例子 这次就不写mnist分类了，其实也很简单，官网的教程就可以说明问题了 import numpy as np import...matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import neighbors,...例子 同样是官网的例子 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors np.random.seed

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    教程 | 初学者入门：如何用Python和SciKit Learn 0.18实现神经网络？

    下面是感知器的介绍。 感知器 一个感知器完整的结构包括一个或多个输入、偏置、激活函数和一个输出。感知器接收输入，并将它们与权重相乘，然后传递到激活函数以产生输出。...我们需要确保向感知器模型添加偏置（用来调整激活函数的位置），它是不受输入影响的常数型权重，能使预测模型的拟合效果达到最佳。下面的图表展示了感知器的结构： ?...为了创建一个神经网络，我们可以从叠加多层感知器开始，创建一个神经网络的多层感知器模型。它包含了传入数据的输入层和产生结果的输出层。...model_selection 中的 train_test_split 函数轻松完成： In [15]: from sklearn.model_selection import train_test_split...我们将从 SciKit-Learn 的 neural_network 库导入我们的估计量（多层感知器分类器模型/MLP）。

    1.1K110

    机器学习系列：（十）从感知器到人工神经网络

    目前scikit-learn的版本是0.17.1，在2014年Google Summer的项目中，多层感知器已经被作者实现，并提交在scikit-learn 0.15.1版本中，只是还没有被合并到scikit-learn...在未来的scikit-learn新版本中可能会原封不动的合并多层感知器的实现。也有一些神经网络模型的Python库，比如PyBrain，Pylearn2和scikit-neuralnetwork等。...多层感知器 多层感知器（multilayer perceptron，MLP）是最流行的人工神经网络之一。...它的名称不太恰当，多层感知器并非指单个带有多个层次的感知器，而是指可以是感知器的人工神经元组成的多个层次。MPL的层次结构是一个有向无环图。...用多层感知器近似XOR函数 让我们训练一个多层感知器来近似XOR函数。

    1.3K90

    【深度学习 | 感知器 & MLP（BP神经网络）】掌握感知的艺术: 感知器和MLP-BP如何革新神经网络

    ，而多层感知器则称为神经网络。）...（其中我们还可以设置一些超参数达到优化的目的） 扩展： MLPClassifier和Keras中的Dense层都用于实现多层感知器（Multi-Layer Perceptron）模型。...总体上说，“MLPClassifier”和Keras中“Dense”层都是为了实现多层感知器模型而设计的工具，在不同框架下提供了类似功能但语法略有差异。...对于不同类型或更复杂的问题，可以考虑使用其他更适合的方法。 BP神经网络 BP神经网络，指的是用了**“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”（MLP)。...**并为了TLU感知机算法正常工 作，对MLP的架构进行了修改，即将阶跃函数替换成其他激活函数，如tanh，Relu。这里之所以用反向传播是因为多层的感知机无法再用感知机学习规则来训练.

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    【深度学习 | 感知器 & MLP（BP神经网络）】掌握感知的艺术: 感知器和MLP-BP如何革新神经网络 | 技术创作特训营第一期

    希望大佬带带） 感知器 (Perceptron) & MLP-BP神经网络 阅读参考文献： 一个非常有趣的讲解 （感知器是一种单层神经网络，而多层感知器则称为神经网络。）...设置为1时，会定期打印出损失函数的值。 在这两个例子中，我们都使用了鸢尾花数据集，并将其分为训练和测试数据。...（其中我们还可以设置一些超参数达到优化的目的） 扩展： MLPClassifier和Keras中的Dense层都用于实现多层感知器（Multi-Layer Perceptron）模型。...总体上说，“MLPClassifier”和Keras中“Dense”层都是为了实现多层感知器模型而设计的工具，在不同框架下提供了类似功能但语法略有差异。...并为了TLU感知机算法正常工 作，对MLP的架构进行了修改，即将阶跃函数替换成其他激活函数，如tanh，Relu。这里之所以用反向传播是因为多层的感知机无法再用感知机学习规则来训练.

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    Python数据科学：神经网络

    策略是指如何设定最优化的目标函数，常见的目标函数有线性回归的残差平方和、逻辑回归的似然函数、SVM中的合页函数等。...02 单层感知器 感知器是一种具有单层计算单元的神经网络，只能用来解决线性可分的二分类问题。 无法运用到多层感知器中，无法确定隐藏层的期望输出。 它的结构类似之前的神经元模型。...激活函数采用单极性(或双极性)阈值函数。 03 BP神经网络 采用误差反向传播算法(有监督学习算法)训练的多层神经网络称为BP神经网络。...使用scikit-learn中的函数将数据集划分为训练集和测试集。...# 设置多层感知器对应的模型 mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), activation='logistic', alpha=0.1, max_iter

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    Sklearn中的CV与KFold详解

    关于交叉验证,我在之前的文章中已经进行了简单的介绍,而现在我们则通过几个更加详尽的例子.详细的介绍 CV %matplotlib inline import numpy as np from sklearn.model_selection.... 0.96666667 0.96666667 1. ] Accuracy: 0.98 (+/- 0.03) 同时我们也可以为cross_val_score选择不同的性能度量函数...中的管道机制)变得更加契合 from sklearn import preprocessing from sklearn.pipeline import make_pipeline clf_pipline...中的CV还有cross_val_predict可用于预测,下面则是Sklearn中一个关于使用该方法进行可视化预测错误的案例 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection...至此基本的KFlod在Sklearn中都实现了 注意 i.i.d 数据是机器学习理论中的一个常见假设，在实践中很少成立。

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