2 층 신경망의 순수 파이썬 구현, 정확도 및 손실 값 그리기 - 코드 세계

2 층 신경망의 순수 파이썬 구현, 정확도 및 손실 값 그리기

기타 2021-03-29 10:13:35 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/WANGYONGZIXUE/article/details/110355259

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일부 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F 값

제안 (Java 버전) 쉰아홉번째 제목 승 : 값의 캐릭터 라인 표현이 (정수 및 분수 포함) 여부를 확인하는 데 사용하는 기능을 구현합니다. 예를 들어, 문자열 "100", "5e2" "- 123", "3.1416"및 "-1E-16"값을 나타낸다. 그러나 "12E", "1a3.14", "1.2.3", "+ - 5"와 "12E + 4.3"도.

실현 삼층 신경망 추론 처리 (순방향 프로세싱)

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알리 클라우드 사용 파이썬은 DNS 값 해상도를 실현 수정

사용 L2의 정규화는 (순수 달성 NumPy와) 다층 신경망을 overfitting 방지

직접 chatGPT 작성: 신경망의 뉴런 및 손실 함수

데이터 구조의 순수 자바 구현 (5/11) (설정 및지도)

Caputo 느린 확산 방정식의 초기 경계값 문제에 대한 분수 미분 방정식-L-근사 공간 순서 방법 및 Matlab 프로그램 구현

Educoed-- 신경망 모델의 순전파, 역전파 및 훈련을 실현합니다.

파이썬 트리의 폭 우선 순회 및 계층 적 순회

"손에 손 잡고 파이썬 배우기"28- 사용자 지정 함수의 반환 값

BP 신경망 및 매개변수 조정을 구현하기 위한 80 R

신경망의 손실 함수---연구 노트

구현 및도 2의 데이터 구조를 순회. (DFS, BFS)

이상 값 및 이상 값 감지 및 Python 구현 (정규 분포 3∂, Z 점수 이상 값 감지, MAD 기반 Z 점수 이상 값 감지, 레버리지 포인트, DFFITS 값, SR 학생 화 잔차, 요리 거리 및 covratio 값)

파이썬으로 구현 된 BP 신경망 알고리즘의 예

딥 러닝 데모 실습 소개의 두 번째 단계 : numpy를 사용하여 수동으로 신경망을 구축하고 (딥 러닝 프레임 워크를 호출하지 않고) 사용자 지정 매개 변수 업데이트 및 기타 규칙을 구현합니다.

신경망: 최적화 도구 및 완전 연결 계층

자연어 처리-케 라스, 순환 신경망 게이트 순환 단위 GRU 확장 실현

장점 파이썬 기능 초기 지식의 함수 정의 및 호출, 반환 값, 매개 변수 및 기능 + 접시 요리

다층 신경망 및 역전파 코드 도출

원리 및 파이썬 계층 적 클러스터링 알고리즘 구현

2계층 및 N계층 완전 연결 신경망 모델 원리

[데이터 구조] 이진 트리의 순차 구조 구현 및 시간 복잡도 계산 (2)

파이썬 프로그램은 N이 1보다 파이썬 콘솔 입력 큰 정수로 기입하고 이차원리스트를 생성한다. 이차원 목록 크기 N * N은 예를 들어, 우선 순위에 따라, N * n은 1 내지 목록의 각 요소의 값 : 3의 정수가 입력되면,리스트로서 생성되는 이차원 [1,2,3], [ [1,4,7], [2,5,8], [3 : 4,5,6], [7,8,9]를] 마무리 생산 그것은 같은 이차원 값리스트 요소의 순위를 교환 할 , 6,9]

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