python实现可变的BP回归神经网络模型

上传者: sinat_41393249 | 上传时间: 2022-06-19 17:05:17 | 文件大小: 113KB | 文件类型: ZIP
建立一个网络结构可变的BP神经网络通用代码: 在训练时各个参数的意义: hidden_floors_num:隐藏层的个数 every_hidden_floor_num:每层隐藏层的神经元个数 learning_rate:学习速率 activation:激活函数 regularization:正则化方式 regularization_rate:正则化比率 total_step:总的训练次数 train_data_path:训练数据路径 model_save_path:模型保存路径 利用训练好的模型对验证集进行验证时各个参数的意义: model_save_path:模型保存路径 validate_data_path:验证集路径 precision:精度 利用训练好的模型进行预测时各个参数的意义: model_save_path:模型的保存路径 predict_data_path:预测数据路径 predict_result_save_path:预测结果保存路径

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明