动手学深度学习_多层感知机

MLP多层感知机解决了非线性问题！

结束了！就是这样！

一个简单的两层MLP（关于MLP的层数，除去输入层剩下的都算作层数）的实现。

import torch
from d2l import torch as d2l
from torch import nn

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10

train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                    nn.Linear(784, 256),
                    nn.ReLU(),
                    nn.Linear(256, 10))

def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

net.apply(init_weights)

loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)

train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

就这样吧，毕竟现在谁不知道神经网络！下面讲点别的。

非线性

之前讲过线性回归的向量表达长这样：​​​​​​​​​​​​​​，很明显这是一个线性的式子。但是生活中大多数问题是非线性的，那怎么才能实现非线性呢？

大家都知道深度学习学的是什么，其实就是拟合一个真实的函数，比如分类问题，当我们传入一张图片时，其实就是相当于给这个函数进行自变量的输入，那我们的输出就是我们最后想要的类别。如果想分类更加准确更加丰富，那这个函数就会更加的复杂，可是一个神经元只能提供下图所示的一个蓝色折线。所以就回到刚才那句话，本质就是为了用简单的函数去拟合复杂的函数！

deep learning ？fat learning ？

那这里就会涉及到一个问题：那为啥要增加层数，而不是改变宽度？为啥叫 deep learning 而不是 fat learning？

可能大家都喜欢瘦一些吧（bushi）

 其实图上说的很清楚了，同样拟合一个函数，deep需要 2K 个neurons，而 fat需要2^k个。而且deep在实际情况中也更容易训练。

激活函数 

激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活， 它们将输入信号转换为输出的可微运算。 大多数激活函数都是非线性的。

话不多说，直接公式 + 图，无须多言应该就很清晰了。

ReLU

​​​​​​​

使用ReLU的原因是，它求导表现得特别好：要么让参数消失，要么让参数通过。 这使得优化表现得更好，并且ReLU减轻了困扰以往神经网络的梯度消失问题

Sigmoid

 sigmoid函数是一个自然的选择，因为它是一个平滑的、可微的阈值单元近似。 当我们想要将输出视作二元分类问题的概率时， sigmoid仍然被广泛用作输出单元上的激活函数 （你可以将sigmoid视为softmax的特例）。 然而，sigmoid在隐藏层中已经较少使用， 它在大部分时候被更简单、更容易训练的ReLU所取代。

tanh