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|-MLP-By-NumPy
|-data 存放MNIST数据
|-convert.py 将MNIST原始数据集转换为CSV格式
|-mlp.py 全连接神经网络实现
|-main.py 主函数
我的思路是先实现一个线性层类(LinearLayer),然后根据用户输入的层数,将多个线性层对象连接起来,最后再添加一个SoftMax层就构成了一个完整的MLP。 类的定义与函数的声明如下所示,具体的细节见代码。
class LinearLayer:
def __init__(self, n_in, n_out, batch_size, activation=None, lr=0.001):
def forward(self, x):
def backward(self, dout):
class SoftMax:
def __init__(self):
def forward(self, x):
def backward(self, y):
class MLP:
def __init__(self, input_size, batch_size, num_classes, lr=0.01, hidden_layer_sizes=(256,), activation='relu'):
def forward(self, x):
def backward(self, y):
def parameter(self):
进入代码文件的主目录,在 Shell 中输入 python main.py
即可运行。
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