python实现多层感知器

简单的单层感知器

因为你知道感知器是创建深层神经网络的基本构件,因此,很明显,我们应该从感知器开始掌握深层学习的旅程,并学习如何使用TensorFlow来实现它来解决不同的问题。如果你对深度学习还不太熟悉,我建议你浏览

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多层感知器MLP预测泰坦尼克号上旅客生存概率，使用JupyterNotebook编写的Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

NeuroEvolution-Flappy-Bird:使用Python实现的人类,神经进化和玩Flapy Bird的多层感知器之间的比较

Matlab编程用感知器算法实现样本分类

多层感知机matlab代码实现，分类是采用较难分类的半月形两类问题分类，可方便深度学习初学者了解深度学习反馈传播机制。

本代码是在TensorFlow实现softmax regression模型之后的优化，增加了一层隐含层来提高拟合度，并使用dropout减轻过拟合、自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度弥散

matlab开发-多层感知器的生物地理基础数据定时数据库。基于生物地理学的优化算法（BBO）被用来训练多层感知器（MLP）训练。

example4_1~example4_7为【单层感知器相关函数详解】中各个实例对应的代码脚本。 perception_hand.m为【单层感知器应用实例】手算部分的代码，修改后用于线性不可分问题的代