多层感知器模型创建

日月光华老师 2023-01-13 03:08:04

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第1章概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史 1.3.1 初期阶段 1.3.2 停滞期 1.3.3 黄金时期 1.3.4 发展展望 1.4 神经网络模型 1.4.1 神经元结构模型 1.4.2 神经网络的互连模式 1.5 神经网络的特性及实现 1.6 小结第2章神经网络工具箱函数及实例 2.1 概述 2.2 神经网络工具箱中的通用函数 2.2.1 神经网络仿真函数sim 2.2.2 神经网络训练及学习函数 2.2.3 神经网络初始化函数 2.2.4 神经网络输入函数 2.2.5 神经网络传递函数 2.2.6 其他重要函数 2.3 感知器的神经网络工具箱函数 2.3.1 感知器创建函数 2.3.2 显示函数 2.3.3 性能函数 2.4 BP网络的神经网络工具箱函数 2.4.1 BP网络创建函数 2.4.2 神经元上的传递函数 2.4.3 BP网络学习函数 2.4.4 BP网络训练函数 2.4.5 性能函数 2.4.6 显示函数 2.5 线性网络的神经网络工具箱函数 2.5.1 线性网络创建和设计函数 2.5.2 学习函数 2.6 自组织竞争网络的神经网络工具箱函数 2.6.1 神经网络创建函数 2.6.2 传递函数 2.6.3 距离函数 2.6.4 学习函数 2.6.5 初始化函数 2.6.6 权值函数 2.6.7 显示函数 2.6.8 结构函数 2.7 径向基网络的神经网络工具箱函数 2.7.1 神经网络创建函数 2.7.2 转换函数 2.7.3 传递函数 2.8 反馈网络的神经网络工具箱函数 2.8.1 Hopfield网络的工具箱函数 2.8.2 Elman网络的工具箱函数 2.9 小结第3章前向型神经网络理论及MATLAB实现 3.1 感知器网络及MATLAB实现 3.1.1 单层感知器网络 3.1.2 多层感知器 3.2 BP网络及MATLAB实现 3.2.1 BP网络理论 3.2.2 BP网络的MATLAB设计 3.3 线性神经网络及MATLAB实现 3.3.1 线性神经网络的结构 3.3.2 线性神经网络的学习 3.3.3 线性网络的MATLAB仿真 3.4 径向基函数网络及MATLAB实现 3.4.1 径向基网络结构 3.4.2 径向基函数的学习过程 3.4.3 RBF网络应用实例 3.4.4 基于RBF网络的非线性滤波 3.4.5 基于GRNN的函数逼近 3.4.6 基于概率神经网络的分类 3.5 GMDH网络及MATLAB实现 3.5.1 GMDH网络理论 3.5.2 GMDH网络的训练 3.5.3 基于GMDH网络的预测 3.6 小结第4章反馈型神经网络理论及MATLAB实现 4.1 Elman神经网络及应用 4.1.1 Elman神经网络结构 4.1.2 Elman神经网络的学习过程 4.1.3 Elman神经网络的工程应用 4.1.4 基于Elman网络的空调负荷预测 4.2 Hopfield神经网络及MATLAB实现 4.2.1 Hopfield网络描述 4.2.2 Hopfield网络的学习过程 4.2.3 几个重要结论 4.2.4 Hopfield网络的MATLAB开发 4.2.5 基于Hopfield网络的数字识别 4.3 CG网络模型及应用 4.3.1 CG神经网络理论 4.3.2 基于CG网络的有限元分析 4.4 盒中脑（BSB）模型及MATLAB实现 4.4.1 BSB神经网络模型描述 4.4.2 BSB的MATLAB实现 4.5 双向联想记忆（BAM）及MATLAB实现 4.5.1 Kosko型BAM网络模型 4.5.2 BAM网络的实例分析 4.6 回归BP网络及应用 4.6.1 回归BP网络概述 4.6.2 基于回归BP网络的房价预测 4.7 Boltzmann机网络及仿真 4.7.1 BM网络的基本结构 4.7.2 BM模型的工作规则和学习规则 4.7.3 BM网络的MATLAB仿真 4.8 小结第5章自组织与LVQ神经网络

深度学习之多层感知器模型与模型训练

本文介绍了如何在以TF2.1为后端的Keras中搭建一系列不同的多层感知器模型来实现序列预测任务。模型包括一元感知器模型，多元感知器模型，多时间步感知器模型，多变量多时间步感知器模型。因为本文示例仅使用简单的人为构造的数据来进行演示，因此并没有超参数调整部分，本文更多的目的是提供解决时间序列预测问题的思路方法和模型的模板，具体的细节可以根据自己的业务需求进行扩展开发。

一、背景介绍随着科技的不断发展，人工智能成为了当今世界的一个热点研究领域。人工智能的发展离不开机器学习的算法，而神经网络作为机器学习的一种重要算法，其在人工智能领域的应用日益广泛。多层感知器（MLP）是神经网络中的一种经典模型，自从1986年由Rumelhart等人提出以来，它已经在许多领域取得了显著的应用成果。本文将探讨多层感知器的理论基础、架构及其在神经网络中的应用，并对其进行实验与分析，以期为多层感知器的研究和应用提供一定的参考。 多层感知器的研究背景可追溯至20世纪

使用Pytorch搭建简单多层感知机模型。

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