p 原始的多层感知器实现 用法:mlp输入数据输出目录纪元最大速度图层-cfg 输入数据-带有数据的文本文件的路径:每行包含点坐标及其类标签 output- dir-包含训练结果的dir的路径(将包含errs.txt,errs_val.txt,weights.txt,results.txt) epoch-max- [int]最大纪元数 速度-[双]学习速度 layers-cfg-文本文件的路径,其中包含带有隐藏层的输出编号的一行 err_graph.py-用于培训和验证错误可视化的脚本 用法:python err_graph.py draw_results.py-用于分类结果可视化的脚本 用法:python draw_results.py results-path results-path :output-dir / results.txt
2022-03-01 16:57:51 32KB C++
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时间序列 使用ARIMA和MLP进行时间序列预测
2022-02-01 11:16:27 6.98MB JupyterNotebook
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多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist,使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码,含建模及测试,代码注释清晰,十分适合新手
2022-01-17 20:32:31 84KB Python MLP CNN Mnist
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用于生成博客连接供阅读者下载
2021-12-30 17:10:35 21.51MB 机器学习 数据集 mlp
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Comparison with ground truth and triangulation provided, with varying amounts of gaussian noise added in train and test data.
2021-12-23 20:40:21 62KB 神经网络 机器人 MATLAB
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具体描述见 使用pytorch框架编写网络,使用pyqt5编写界面。基于多层感知机、支持向量机、以及transformer编码器的医疗辅助决策程序,可用于相关课程大作业。包含的transformer编码器结构,使用了vit(vision transformer)的网络结构。
2021-12-21 09:14:44 467KB 多层感知机 transformer pytorch pyqt5
预测AUCORP Preempcion de Valores en系列de Tiempo(预测时间序列)usando MLP,LSTM-RNN 重要信息Entrega 2-Python 08/09/2019: : Entrega 1-Weka: : Analisis Normalizado: : Analisis否Normalizado: : 配置 正确的Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸2 配置1 Entorno Conda进口商品:( Para进口商品,包括Anaconda 3。 La版本de python和demas estan determinados en el siguiente entorno) 配置2 配置指令 相依性: Python 3.6 (不推荐使用ES基本版con sta版本ya que Py3.7 no corren algu
2021-12-20 16:40:44 11.72MB ai lstm forecasting rnn
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Multilayer feedforward networks are universal approximators
2021-12-14 14:39:48 1.65MB MLP
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多层感知器神经网络 多层感知器神经网络的实现(多层感知器 - MLP) - 语言:C++ MLP(多层感知器)是一种前馈神经网络,可将输入数据集映射到适当的输出集。 MLP 由有向图中的几层节点(顶点)组成,每一层都完全连接到下一层。 除了输入节点,每个节点都是一个具有激活函数的神经元。 MLP 使用监督训练,也就是说,您显示输入和相应的输出来训练网络。 如果你有一个数据集,通常 70% 用于训练,30% 用于测试,这可能会有很大差异。 MLP 网络训练过程(葡萄牙语缩写为 PMC)使用反向传播算法,也称为广义增量规则。 训练的第一阶段是前向传播,其中将样本插入网络输入并逐层传播,直到产生相应的输出。 这样做只是为了从网络获得响应。 输出产生的响应与相应的期望响应进行比较。 产生偏差(错误),然后应用反向传播方法的第二阶段,即反向传播(反向传播)。 在这个阶段,网络中所有神经元
2021-12-07 20:37:47 9KB C++
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MLP-神经网络-:多层感知(MLP)网络,对属于STL-10数据集中10个类别之一的图像数据进行分类
2021-12-03 13:01:09 992KB JupyterNotebook
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