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LittleTuring / 基于NumPy扩展库搭建多层感知机MLP

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README

基于NumPy搭建MLP完成手写数字分类

目录结构

|-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

实现思路

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):

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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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基于NumPy扩展库搭建多层感知机MLP
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