深度學習Deeplearning4j 入門實戰（5）：基於多層感知機的Mnist壓縮以及在Spark實現

在上一篇博客中，我們用基於RBM的的Deep AutoEncoder對Mnist數據集進行壓縮，應該說取得了不錯的效果。這裏，我們將神經網絡這塊替換成傳統的全連接的前饋神經網絡對Mnist數據集進行壓縮，看看兩者的效果有什麼異同。整個代碼依然是利用Deeplearning4j進行實現，並且爲了方便以後的擴展，我們將其與Spark平臺結合。下面，就具體來說一下模型的結構、訓練過程以及最終的壓縮效果。

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