文件名称：MLP:使用Theano的多层感知器
文件大小：36KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 15:11:13
Python
Theano是深度学习的利器。虽然现在有很多基于Theano的Python包，简化了构造深度神经网络的过程，如Lasagne，blocks等。但是使用了Lasagne之后，觉得还是不够灵活。直接使用Theano才是研究者应该有的态度。 从Theano给出的基本Logistic Regression和MLP的例子出发，一步一步地实现adaptive Learning rate, RMPprop, drop out等算法。本文的代码可以在GitHub下载( ##1 先运行一下deeplearning.net给出的例子 mlp_ver1.py基于Theano tutorial给出的例子，里面增加了输出Classification的概率。 python mlp_ver1.py 输出(verr: validation error, merr: model err)： ... e 80, verr 1
【文件预览】：
MLP-master
----mnist_load.py(4KB)
----mlp_ver5.py(22KB)
----mlp_ver4.py(17KB)
----mlp_ver1.py(16KB)
----logistic_sgd.py(17KB)
----mlp_ver2.py(17KB)
----README.md(11KB)
----mlp_ver3.py(17KB)