深度学习-多层感知机从零开始实现
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如何在原有单个隐藏层的基础上增加一个新的隐藏层，从而将网络结构扩展为包含两个隐藏层的配置
#一个隐藏层
num_inputs,num_outputs,num_hiddens=784,10,256
#隐藏层的权重参数和偏置参数
W1=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_inputs,num_hiddens)),dtype=torch.float)
b1=torch.zeros(num_hiddens,dtype=torch.float)
#输出层的权重参数和偏置参数
W2=torch.tensor(np.random.normal(0,0.01,(num_hiddens,num_outputs)),dtype=torch.float)全部评论 (0)
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