Matlab多层感知器演示代码实现深度学习分类

系统开源
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资源摘要信息:"matlab精度检验代码-mlp_demo:Matlab多层感知器演示" 在信息时代，机器学习和深度学习的应用越来越广泛，多层感知器（MLP）作为早期的神经网络模型之一，在分类任务中发挥了重要的作用。本演示代码介绍的Matlab实现将为您展示如何在Matlab环境中搭建和训练一个多层感知器模型，以便用于解决诸如MNIST手写数字识别等分类问题。 知识点概述: 1. 多层感知器（MLP）基础: - MLP是人工神经网络的一种，由多层（至少包括一个隐藏层）的感知器组成，可用于解决非线性分类问题。 - MLP模型能够学习到输入和输出之间的复杂映射关系，特别是当数据集复杂、特征和标签之间关系非线性时效果显著。 2. MatLab环境和神经网络工具箱: - MATLAB是一个高性能的数值计算环境，提供一个交互式系统用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。 - MATLAB神经网络工具箱包含设计、实现、分析神经网络的各种函数和应用程序，为神经网络的实验和应用提供了便利。 3. 深度学习中的预训练和微调: - 预训练指的是在训练模型之前，利用无监督学习算法训练模型的权重，通常使用方法如稀疏自动编码器。 - 微调是基于预训练的网络进行的，使用少量的标记数据进行进一步优化的过程，通常采用反向传播算法。 4. 反向传播算法和前馈传递: - 反向传播算法是一种通过误差反向传播来训练神经网络的方法，它可以最小化网络的输出误差。 - 前馈传递是神经网络进行预测的方式，信号从输入层开始，逐层向前传递至输出层，最终得到预测结果。 5. 实例演示: MNIST手写数字识别: - MNIST是一个包含手写数字图像的数据集，广泛用于模式识别和机器学习领域的测试。 - 通过本Matlab演示，学习者可以了解到如何实现一个能够在MNIST数据集上达到约98%分类精度的MLP模型。 6. 运行环境和资源需求: - 代码演示需要在Matlab环境中运行。 - 为了顺利运行demo.m脚本，建议计算机至少具备4GB以上的内存。 7. 系统开源标签: - 此处提到的“系统开源”意味着该Matlab演示代码是开放的，任何用户都可以访问、使用和修改源代码。 具体操作指导: 1. 打开Matlab环境，并进入包含代码的目录。 2. 运行demo.m文件，启动演示脚本。 3. 代码会首先演示如何通过堆叠的稀疏自动编码器进行预训练。 4. 随后，演示会展示如何使用反向传播算法进行微调。 5. 最后，演示会通过前馈传递进行预测，并显示出预测结果。 通过以上步骤，演示为初学者提供了一个完整的从理论到实践的MLP模型实现过程，既加深了对深度学习原理的理解，又掌握了实际操作的技巧。对于希望深入学习神经网络和深度学习的读者来说，该演示代码是一个非常有价值的资源。

matlab开发-多层感知器MLP的生物地理学基础

2019-08-22 上传
matlab开发-多层感知器MLP的生物地理学基础。基于生物地理学的优化器（BBO）被用作多层感知器（MLP）的训练器。

matlab代码粒子群算法-MLP-optimizer:MLP优化器

2021-05-27 上传
matlab代码粒子群算法MLP优化器 这是一个简单的Matlab代码，用于使用不同的优化算法训练多层感知器（MLP）网络。 Availale优化器： 多诗词优化器（MVO） 粒子群优化（PSO） 遗传算法（GA） 基于生物地理的优化（BBO）

MLP－多层感知机的原理及Matlab实现-附件资源

2021-03-02 上传
MLP－多层感知机的原理及Matlab实现-附件资源

NUM_GPUS: 1 NUM_SHARDS: 1 OUTPUT_DIR: "" RUN_N_TIMES: 1 MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: [] SOLVER: SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 100 WARMUP_EPOCH: 10 TOTAL_EPOCH: 100 DATA: NAME: "" NUMBER_CLASSES: -1 DATAPATH: "" FEATURE: "sup_vitb16_224" BATCH_SIZE: 128

2023-05-17 上传
- SOLVER: 确定优化器的设置，包括学习率调度器、损失函数、优化器类型、动量大小、权重衰减等。 - DATA: 指定数据集的相关设置，包括数据集名称、类别数量、数据路径、特征提取器类型、批量大小等。 这个配置文件...

解释# Setup setup: end2end # Model backbone: resnet18 model_kwargs: head: mlp features_dim: 128 nheads: 1 nclusters: 10 # Dataset train_db_name: cifar-10 val_db_name: cifar-10 num_classes: 10 num_neighbors: 5 # Loss criterion: end2end criterion_kwargs: temperature: 0.1 entropy_weight: 2.0 # Hyperparameters epochs: 1000 optimizer: sgd optimizer_kwargs: nesterov: False weight_decay: 0.0001 momentum: 0.9 lr: 0.4 scheduler: cosine scheduler_kwargs: lr_decay_rate: 0.1 batch_size: 256 num_workers: 8 # Transformations augmentation_strategy: simclr augmentation_kwargs: random_resized_crop: size: 32 scale: [0.2, 1.0] color_jitter_random_apply: p: 0.8 color_jitter: brightness: 0.4 contrast: 0.4 saturation: 0.4 hue: 0.1 random_grayscale: p: 0.2 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] transformation_kwargs: resize: 40 crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010]

2023-07-04 上传
- `head: mlp`：使用多层感知机（MLP）作为模型的头部。 - `features_dim: 128`：模型的特征维度为128。 - `nheads: 1`：模型的头数为1。 - `nclusters: 10`：模型的聚类数为10。 - `Dataset`：数据集相关的参数...

# Setup setup: moco # MoCo is used here # Model backbone: resnet50 model_kwargs: head: mlp features_dim: 128 # Dataset train_db_name: imagenet_50 val_db_name: imagenet_50 num_classes: 50 temperature: 0.07 # Batch size and workers batch_size: 256 num_workers: 8 # Transformations transformation_kwargs: crop_size: 224 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225]

2023-05-30 上传
这是一个yaml格式的配置文件，用于...- batch_size 和 num_workers：训练时的批次大小和数据加载器的工作进程数。 - transformation_kwargs：数据增强的参数，包括裁剪大小（crop_size）和归一化参数（mean和std）等。

激活函数选项：activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)这里面有哪些参数可以修改

2023-06-09 上传
以下是可以修改的参数： - hidden_layer_sizes：神经网络的隐藏层的大小，可以是一个整数或一个元组。 - activation：激活函数，可以是 'identity'、'logistic'、'tanh' 或 'relu'。 - solver：优化算法，可以是 '...

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: service-bankname-match labels: app: service-bankname-match spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: service-bankname-match template: metadata: labels: app: service-bankname-match spec: containers: - image: artifactory.dev.cmbc.cn:31345/mlp-docker-sit-local/20230518/service-bankname-match:2000038692v29 name: service-bankname-match imagePullPolicy: "IfNotPresent" lifecycle: preStop: exec: command: - /bin/sh - -c - /java/pset/stop.sh workingDir: /app/service-bankname-match command: ['sh','app/start_server.sh'] ports: - containerPort: 8080 env: - name: MONITOR_TYPE value: CONTAINER_ONLY - name: cmbc_logs_banknamematch value: stdout - name: cmbc_logs_banknamematch_tags value: topic=elk-k8s-mlp-mopen resources: requests: cpu: 1500m memory: "4Gi" limits: cpu: "8" memory: "8Gi" readinessProbe: failureThreshold: 3 httpGet: path: /healthz port: 8080 scheme: HTTP initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 120 livenessProbe: failureThreshold: 3 httpGet: path: /healthz port: 8080 scheme: HTTP initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 120 nodeSelector: app_name: testapp

2023-06-02 上传
这段代码是一个 Kubernetes 的 Deployment 文件，用于部署一个名为 `service-bankname-match` 的应用。该应用使用的镜像为 `artifactory.dev.cmbc....

def Curve(mlp,input_x,x): mlp_eval=mlp.eval() mlp_y=mlp_eval(input_x)

2024-06-27 上传
这个函数 `Curve` 似乎是在使用一个已经训练好的多层感知器（MLP）模型来进行预测。参数含义如下： - `mlp`: 这是一个已经训练好的多层神经网络模型。 - `input_x`: 这是一个输入数据，通常是一个numpy数组或张量，...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
10. MLP (Multi-Layer Perceptron): 多层感知机，一种前馈神经网络模型，适用于处理非线性关系的时间序列数据。 11. DNN (Deep Neural Network): 深度神经网络，具有多个隐藏层的神经网络模型，能够学习更复杂的...
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