摘要：
在前一篇文章中，已经介绍了多层感知机，这篇文章我们来学习实现多层感知机，由于仍使用Fashion-MNIST数据集，其中隐藏层设置为256个隐藏单元（由于内存在硬件中的储存和寻址方式，一般选择2的n次幂为层的宽度），因此输入层为784256，隐藏层为25610，输出为10类。 其中，隐藏层的激活函数 阅读全文
posted @ 2026-07-15 23:51
muzili51
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摘要：
在之前的学习中，使用了仿射变换结合softmax函数实现了对FashionMNIST数据集进行简单的分类，但是，仿射变换的假设是线性，即当权重为正时，任何特征的增大会导致输出的增大，当权重为负时，任何特征的减小会导致输出的减小，这显然是有很大的局限的，单个像素值的强度并不能描述类别，且大多数现实情况 阅读全文
posted @ 2026-07-15 10:38
muzili51
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摘要：
大部分借鉴了花书的代码，使用的数据集是FashionMNIST，其图像为2828像素，为方便学习与理解，将其展平为2828=784，由于数据集有十类，因此设置为10个输出。 import torch import torch.optim as optim from torch import nn i 阅读全文
posted @ 2026-07-15 10:34
muzili51
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