将自适应梯度算法（Adagrad）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中train.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。
2023-03-13 08:35:06
7KB
1
将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。
2023-03-11 14:00:18
7KB
1
对Python神经网络编程中的demo进行练习，简单的三层神经网络，是Python神经网络编程学习入门的很好的体验。
2022-05-08 14:10:07
15.35MB
多层感知机(MLP)(三层)(UCI乳腺癌数据库)(k折交叉验证)(反向传递)(机器学习，神经网络)
2021-10-11 13:01:08
6KB
1