动手深度学习感知机从零开始

动手深度学习感知机从零开始的步骤如下：
1. 导入所需的包或模块，包括torch、numpy和d2lzh_pytorch等。
2. 获取和读取数据，可以使用Fashion-MNIST图像分类数据集作为训练和测试数据集。
3. 初始化模型参数，包括输入层维度、隐藏层维度和输出层维度等。这些参数可以根据具体情况进行设置。
4. 定义激活函数，可以使用ReLU等常见的激活函数。
5. 定义模型结构，包括输入层、隐藏层和输出层等。在每一层之间都可以加上激活函数。
6. 定义损失函数，可以使用交叉熵损失函数等。
7. 训练模型，可以使用梯度下降等优化算法进行模型参数的更新。训练过程中可以设置迭代周期数和学习率等超参数。
8. 输出结果，可以使用准确率等指标来评估模型的性能。
9. 使用预测函数进行预测，将输入数据输入模型，得到对应的预测结果。
以上是从零开始实现多层感知机的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【动手学深度学习】多层感知机的从零开始实现（含源代码）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/127984842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【从零开始学习深度学习】10.自己动手从零开始实现一个多层感知机](https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/128187230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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