maxoutmatlab代码-MLP:这是MLP的代码，其中所有参数都为no。隐藏层数，否。每个隐藏层中节点的数量，GD方法，激...

maxout Matlab代码多层感知器 该存储库包含Matlab中从头开始的MLP代码。 这是我的课程CS698U中的一项作业。 它是高度可配置的。 作业的问题陈述 这项任务的目的是使您实现并了解反向传播算法。 您必须为带有标准分割的MNIST数据集上的手写数字识别任务实现分类器。 您必须使用所选的编程语言从头开始编写简单的多层感知器，以解决上述任务。 您的代码应将每层中的隐藏层数，节点数和激活函数的类型作为参数。 您还必须证明通过反向传播计算得出的梯度是正确的，方法是对所有权重和偏差进行数值计算，并证明它们相等。 您需要实施和试验以下激活功能中的至少两个： ReLU 最大输出 h 还应至少实现以下两种梯度方法： GD势头强劲 亚当 阿达格勒 RMSprop 最后，您必须尝试使用​​不同的体系结构，例如，更改层数，层中的节点以及不同的激活功能如何影响网络性能，并绘制其训练图和验证误差图。 可以调整的参数 大多数参数是在MLP_configuration_driver.m中声明的。 该代码已被大量注释。 有关如何调整参数的更多信息，请参见README.pdf。 跑步 要运行MLP，您需