第567章 多层感知机[2/2页]

天才一秒记住本站地址：[乐阅读]https://m.leduxs.org最快更新！无广告！

    单，每个顾问按照自己擅长的领域打分，然后层层传递，最终大祭司给出决策。

    数学上，这就是：

    1.

    每一层计算：

    2.

    通过激活函数：

    3.

    最终输出预测结果

    。

    但如果这个决策结果和实际情况不符呢？国王如何优化顾问们的判断呢？这就需要反向传播。

    （2）反向传播（Backpropagation）

    国王发现大祭司的决策和真实情况不符，比如他选了一位很强但不忠诚的战士。于是，他计算误差，并将这个信息反馈给顾问们，让他们调整评分标准。

    数学上：

    1.

    计算损失（Loss），衡量预测值和真实值的误差：

    2.

    计算梯度，调整每一层的权重：

    其中，

    是学习率。

    这就是梯度下降（Gradient

    Descent），通过不断调整权重和偏置，使得最终预测更接近真实值。

    最终，国王的顾问系统变得越来越精准，每一轮决策都会比上一轮更好。

    4.

    MLP

    的现实应用

    多层感知机在很多领域都有应用，特别适用于需要学习非线性关系的问题：

    （1）图像识别

    ?

    输入层：像素数据（RGB

    值）。

    ?

    隐藏层：识别边缘、颜色、形状等特征。

    ?

    输出层：判断这是一只猫还是一只狗。

    （2）自然语言处理

    ?

    输入层：单词或句子。

    ?

    隐藏层：学习语法结构、词义关联。

    ?

    输出层：生成文本、回答问题。

    （3）金融预测

    ?

    输入层：股票价格、经济指标。

    ?

    隐藏层：分析趋势、市场情绪。

    ?

    输出层：预测未来价格走势。

    5.

    结论

    ?

    单层感知机（Perceptron）

    只能处理简单问题，无法学习复杂的非线性关系。

    ?

    多层感知机（MLP）

    通过多个隐藏层，使得神经网络可以学习更深层次的特征。

    ?

    前向传播（Forward

    Propagation）

    计算预测值，反向传播（Backpropagation）

    通过梯度下降优化参数，使模型不断学习和提高准确性。

    ?

    MLP

    是深度学习的基础，后来的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等都是在它的基础上发展出来的。

    最终，国王成功地通过“多层感知机”找到最合适的守护者，而现代

    AI

    也通过

    MLP

    实现了从图像识别到金融预测的突破！

第567章 多层感知机[2/2页]

『加入书签，方便阅读』