为什么要使用MLP_工作流管理_工作流软件_深圳市和丰软件技术有限公司【知名】

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为什么要使用MLP

发布日期:2021-01-10 浏览次数:

1、什么是MLP?为什么要使用MLP?

单个感知器(或神经元)可以被想象成逻辑回归。多层感知器(MLP),是每一层上的一组多个感知器。因为输入仅单方向地向前处理,所以MLP也被称为前馈神经网络( Feed-Forward Neural network):

多层感知器

如图所示,MLP由三层组成——输入层、隐藏层和输出层。输入层仅接收输入,隐藏层处理输入,输出层生成结果。基本上,每一层都要训练权值。

MLP可用于解决与以下几点相关的问题:

  • Tabular data 列表数据

  • Image data 图像数据

  • Text data 文本数据

2、多层感知器的优势

多层感知器能够学习任意非线性函数。因此,这些网络被普遍称为通用函数逼近器(Universal Function Approximator)。MLP能够学习将任何输入映射到输出的权重。

通用逼近背后的主要原因之一是激活函数(activation function)。激活函数将非线性特征引入网络中,有助于网络学习输入和输出之间的复杂关系。

感知器(点击查看动图)

如图所示,每个神经元的输出都是输入加权和的激活。但是,如果没有激活函数会怎样呢?该网络仅学习线性函数,但不学习复杂关系,原因是:激活函数是多层感知器的核心!

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