Python机器学习神经网络的相关内容

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战（Tensorflow、MindSpore平台附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型，因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值，而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果，则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力，它们又可细分为全连接层、卷积层、池化层、LSTM层等等，通过适当排列可以组合成适应不同任务的网络。全连接层是....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络2

11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）#导入模型 model1=torch.load('./model-cifar10.pth')pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i,:]=model1(torch.reshape(test_...

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络1

LeNet-5网络结构LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。该模型采用顺序结构，主要包括7层（2个卷积层、2个池化层和3个全连接层），卷积层和池化层交替排列。以mnist手写数字分类为例构建一个LeNet-5模型。每个手写数字图片样本的宽与高均为28像素，样本标签值是0~9，代表0至9十个数字。图1. LeNet-5模型每个手写数字图片样本的宽与高均为28像....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验13 基于神经网络的回归-分类实验

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验12 神经网络-感知器

人工神经网络感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量x xx对其进行二类分类的线性分类模型：感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w ⋅ x + b = 0 w \cdot x+b=0w⋅x+b=0。2．感知机学习的策略是极小化损失函数：损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。3．感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。算法简单且易于实现....

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更新时间 2024-05-01 13:22:40

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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