深度学习Deeplearning4j 入门实战（5）：基于多层感知机的Mnist压缩以及在Spark实现

在上一篇博客中，我们用基于RBM的的Deep AutoEncoder对Mnist数据集进行压缩，应该说取得了不错的效果。这里，我们将神经网络这块替换成传统的全连接的前馈神经网络对Mnist数据集进行压缩，看看两者的效果有什么异同。整个代码依然是利用Deeplearning4j进行实现，并且为了方便以后的扩展，我们将其与Spark平台结合。下面，就具体来说一下模型的结构、训练过程以及最终的压缩效果。

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