多层感知机实验总结

多层感知机实验总结第1篇多层感知机实验总结第1篇多层前馈网络的反向传播学习算法，简称BP算法，是有导师的学习，它是梯度下降法在多层前馈网中的应用。

算法简述与网络结构：见下图，u、y是网络的输入、输出向量，神经元用节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可一层，也可多层

(图中是单隐层)，前层至后层节点通过权联接。由于用BP学习算法，所以常称BP神经网络。

BP算法的详细推导计算过程可参照如下链接：

预测结果展示如下:迭代次数越多，BP算法的预测值更接近真实值[0,1,1,0]。

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了机器学习初级阶段的线性回归，感知机模型，多层感知机，及多层前馈网络的反向传播(BP)学习方法，并采用python进行相关算法的代码实现。

多层感知机实验总结第2篇Holdout检验：将原始的样本集合随机划分成训练集和验证集两部分，常见的是70%的样本为训练集;30%的样本为验证集。

k折交叉验证：将数据集划分为k个相等的子集，每次取一个子集作为验证集，其余k-1个作为训练集，最后将k次结果取平均，实际中，k常取10。

自助法(Bootstrap)：当数据集规模比较小时再划分训练集和测试集会影响模型训练效果。对于总数为n的样本集合，进行n次有放回的随机抽样，得到大小为n的训练集。n次采样过程中，有的样本会被重复采样，有的样本没有被抽出过，将这些没有被抽出的样本作为验证集，进行模型验证，这就是自助法的验证过程。

过拟合：指模型对于训练数据拟合过当，导致模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现较差。

欠拟合：指模型在训练和预测时表现都不好的情况。

过拟合说明模型过于复杂，把噪声数据的特征也学习到模型中，导致模型泛化能力下降。降低“过拟合”，可以通过以下方法：

1）使用更多的训练数据让模型学习到更多更有效的特征，减小噪声的影响。

2）降低模型复杂度以避免模型拟合过多的采样噪声。

3）正则化，如L1正则化L=L0+λ∣∣w∣∣1L=L_0+\lambda||w||_1L=L0​+λ∣∣w∣∣1​，L2正则化L=L0+λ2∣∣w∣∣22L=L_0+\frac{\lambda}{2}||w||^2_2L=L0​+2λ​∣∣w∣∣22​。

4）集成学习，如基于Bagging的算法和基于Boosting的算法。

降低“过拟合”，可以通过以下方法：

1）添加新特征，当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时，模型容易出现欠拟合。

2）增加模型复杂度。

3）减小正则化系数。

多层感知机实验总结第3篇感知机(Perceptron)是1957年，由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。感知机解决线性分类问题。

感知机从输入到输出的模型如下：

其中sign为符号函数(如下图示意)

:

我们需要找到超平面参数,满足如下条件:

具体的训练流程如下所示：

类比可知，感知机与神经元模型具有完全相同的形式:

多层感知机实验总结第4篇

Minsky1969年提出XOR问题，即线性不可分问题。解决方法即为使用多层感知机:在输入和输出层间加一或多层隐单元，构成多层感知器(多层前馈神经网络)。

三层感知器可识别任一凸多边形或无界的凸区域。更多层感知器网络，可识别更为复杂的图形。多层感知器网络，有如下定理：

定理1若隐层节点（单元）可任意设置，用三层阈值节点的网络，可以实现任意的二值逻辑函数。

定理2若隐层节点（单元）可任意设置，用三层S型非线性特性节点的网络，可以一致逼近紧集上的连续函数或按范数逼近紧集上的平方可积函数。

多层感知机的训练过程与softmax回归的训练过程完全相同(如下图所示)。

对学习到的模型进⾏评估，我们将在⼀些测试数据上应⽤这个模型，效果如下

多层感知机实验总结第5篇1.定义：线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。简言之，样本通过直线(或超平面)可分。如下图所示的苹果分类，横轴是苹果的直径，纵轴是苹果外观评价。

2.线性分类器输入：特征向量；输出：哪一类。如果是二分类问题，则为0