pyTorch深度學(xué)習(xí)多層感知機(jī)的實現(xiàn)
激活函數(shù)
前兩節(jié)實現(xiàn)的傳送門
pyTorch深度學(xué)習(xí)softmax實現(xiàn)解析
pyTorch深入學(xué)習(xí)梯度和Linear Regression實現(xiàn)析
前兩節(jié)實現(xiàn)的linear model 和 softmax model 是單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只包含一個輸入層和一個輸出層，因為輸入層不對數(shù)據(jù)進(jìn)行transformation，所以只算一層輸出層。
多層感知機(jī)(mutilayer preceptron)加入了隱藏層，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級加深，因為線性層的串聯(lián)結(jié)果還是線性層，所以必須在每個隱藏層之后添加激活函數(shù)，即增加model的非線性能力，使得model的function set變大。
ReLU，Sigmoid， tanh是三個常見的激活函數(shù)，分別做出它們的函數(shù)圖像以及導(dǎo)數(shù)圖像。
#畫圖使用
def xyplot(x,y,name,size):
plt.figure(figsize=size)
plt.plot(x.detach().numpy(),y.detach().numpy())
plt.xlabel('x')
plt.ylabel(name+'(x)')
plt.show()
#relu x = torch.arange(-8,8,0.01,requires_grad=True) y = x.relu() xyplot(x,y,'relu')
y.sum().backward() xyplot(x,x.grad,'grad of relu')
其它兩個激活函數(shù)的圖像畫法類似，分別為x.sigmoid(),x.tanh()
多層感知機(jī)的PyTorch實現(xiàn)
實際上多層感知機(jī)不過是在linear變換之后添加relu操作，在output layer進(jìn)行softmax操作
def relu(x): return torch.max(input=x,others,other=torch.tensor(0.0))
max這個方法除了返回tensor中的最大值，還有和maximum函數(shù)一樣的作用，將input和other進(jìn)行element-wise的比較，返回二者中的最大值，shape不變。
class MulPeceptron(nn.Module):
def __init__(self,in_features,out_features):
super().__init__()
self.fc = nn.Linear(in_features=in_features,out_features=256)
self.out = nn.Linear(in_features=256,out_features=out_features)
def forward(self,t):
t = t.flatten(start_dim=1)
t = self.fc(t)
t = F.relu(t)
t = self.out(t)
return t
這里就不從零開始實現(xiàn)了，因為softmax和linear model手寫過以后，這個只是增加了一個矩陣乘法和一個ReLU操作
以上就是pytorch深度學(xué)習(xí)多層感知機(jī)的實現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pytorch實現(xiàn)多層感知機(jī)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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