文章 2017-10-24 来自:开发者社区

可变多隐层神经网络的python实现

  说明:这是我对网上代码的改写版本,目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致,用起来更直观些。   此神经网络有两个特点: 1、灵活性 非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的激活函数也是可以设置的   2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法:lm(Levenberg-Marquardt训练算法),你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork...

可变多隐层神经网络的python实现
文章 2015-03-03 来自:开发者社区

可变多隐层神经网络的python实现

  说明:这是我对网上代码的改写版本,目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致,用起来更直观些。   此神经网络有两个特点: 1、灵活性 非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的激活函数也是可以设置的   2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法:lm(Levenberg-Marquardt训练算法),你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork...

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