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神經(jīng)網(wǎng)絡：多層感知器-MLP

2019-05-27 11:31

MLP的最經(jīng)典例子就是數(shù)字識別，即我們隨便給出一張上面寫有數(shù)字的圖片并作為輸入，由它最終給出圖片上的數(shù)字到底是幾。

對于一張寫有數(shù)字的圖片，我們可將其分解為由28＊28＝784個像素點構成，每個像素點的值在（0～1）之間，其表示灰度值，值越大該像素點則越亮，越低則越暗，以此表達圖片上的數(shù)字并將這786個像素點作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。

而輸出則由十個神經(jīng)元構成，分別表示（0～9）這十個數(shù)字，這十個神經(jīng)元的值也是在（0～1）之間，也表示灰度值，但神經(jīng)元值越大表示從輸入經(jīng)判斷后是該數(shù)字的可能性越大。

隱層的層數(shù)和神經(jīng)元的選擇需根據(jù)具體情況選擇，此例選擇兩層隱層，每層16個神經(jīng)元。那么根據(jù)上面的敘述，根據(jù)權重、偏置的個數(shù)此神經(jīng)網(wǎng)絡將會有13002個參數(shù)需要去調(diào)節(jié)，而如何調(diào)整這些參數(shù)，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡有較好的學習效果則正是下篇更新的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和學習的內(nèi)容。

通過樓主上面的敘述，該圖像識別問題最終可通過線性方程的方式表示出來，從而來描述本篇通過MLP神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)字識別的案例，并通過建立的問題描述模型來編程實現(xiàn)。

總結

MLP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構還是挺簡單的，基本的結構和原理是入門學習所必須了解的。神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和學習這塊等樓主有機會再更新，發(fā)現(xiàn)前期給自己挖太多坑都還沒填，主要在于樓主忙于工作，最近正好是2019上海車展，樓主也去轉(zhuǎn)了一波，基本都待在二層的零部件供應商那里，了解下各大供應商在智能出行、電驅(qū)、智能網(wǎng)聯(lián)等方面的系統(tǒng)集成和解決方案，收獲還是很多的，也希望能在下篇跟大家做個分享。

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