机器学习|PyTorch简明教程下篇-人工智能
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接着上篇，继续学习多层感知机，卷积神经网络和LSTMNet。
多层感知机是一种简单的神经网络，也是深度学习的重要基础。它通过在网络中添加一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制。具体的图示如下：
（2）什么是ReLU激活函数？ReLU（RectifiedlinearUnit，修正线性单元）激活函数是深度学习和神经网络中常用的一种激活函数，ReLU函数的数学表达式为：f(x)=max(0,x)，其中x是输入值。ReLU函数的特点是当输入值小于等于0时，输出为0；当输入值大于0时，输出等于输入值。简单来说，ReLU函数就是将负数部分抑制为0，正数部分保持不变。ReLU激活函数在神经网络中的作用是引入非线性因素，使得神经网络能够拟合复杂的非线性关系，同时，ReLU函数相对于其他激活函数（如Sigmoid或Tanh）具有计算速度快、收敛速度快等优点；
（3）什么是Dropout层？Dropout层是一种在神经网络中用于防止过拟合的技术。在训练过程中，Dropout层会随机地将一部分神经元的输出置为0，即"丢弃"这些神经元，这样做的目的是为了减少神经元之间的相互依赖，从而提高网络的泛化能力；
（4）print("Epoch%d,cost=%f,acc=%.2f%%"%(i1,cost/num_batches,100.*np.mean(predY==teY)))最后打印当前训练的轮次，损失值和acc，上述的代码输出如下：
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法。当输入一个矩阵时，CNN可以对其中的重要和不重要部分进行区分（分配权重）。相较于其他分类任务，CNN对数据预处理的要求并不高，只要经过充分的训练，就能够学习到矩阵的特征。下图展示了该过程：
池化层在CNN中扮演着重要的角色，其主要目的有以下几点：
（3）print("Epoch%d,cost=%f,acc=%.2f%%"%(i1,cost/num_batches,100.*np.mean(predY==teY)))最后打印当前训练的轮次，损失值和acc，上述的代码输出如下：
LSTMNet是使用长短时记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）构建的神经网络，核心思想是引入了一个名为"记忆单元"的结构，该结构可以在一定程度上保留长期依赖信息，LSTM中的每个单元包括一个输入门（iNPUtgate）、一个遗忘门（forgetgate）和一个输出门（outputgate），这些门的作用是控制信息在记忆单元中的流动，以便网络可以学习何时存储、更新或输出有用的信息。
（2）print("第%d轮，损失值=%f，准确率=%.2f%%"%(i1,cost/num_batches,100.*np.mean(predY==teY)))。打印出当前训练轮次的信息，其中包括损失值和准确率，以上代码的输出结果如下：
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