多层感知机

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在本章中，我们将第一次介绍真正的深度网络。 最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成， 每一层与它的上一层相连，从中接收输入； 同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。 当我们训练容量较大的模型时，我们面临着过拟合的风险。 因此，本章将从基本的概念介绍开始讲起，包括过拟合、欠拟合和模型选择。 为了解决这些问题，本章将介绍权重衰减和暂退法等正则化技术。 我们还将讨论数值稳定性和参数初始化相关的问题， 这些问题是成功训练深度网络的关键。 在本章的最后，我们将把所介绍的内容应用到一个真实的案例：房价预测。 关于模型计算性能、可伸缩性和效率相关的问题，我们将放在后面的章节中讨论。

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mlp
mlp-scratch
mlp-concise
underfit-overfit
weight-decay
dropout
backprop
numerical-stability-and-init
environment
kaggle-house-price