DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、预测
输出结果 设计思路 核心代码 class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): self.params = {} &...
DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比
输出结果 设计思路 核心代码 class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): self.params = {} &...
Keras之ML~P：基于Keras中建立的回归预测的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5+1个样本)——回归预测
输出结果核心代码# -*- coding: utf-8 -*-#Keras之ML~P：基于Keras中建立的回归预测的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5+1个样本)——回归预测from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom sklearn.datasets import make_regress....
Keras之ML~P：基于Keras中建立的简单的二分类问题的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5个样本)——概率预测
输出结果核心代码# -*- coding: utf-8 -*-#Keras之ML~P：基于Keras中建立的简单的二分类问题的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5个样本)——概率预测from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom sklearn.datasets.samples_generator....
Keras之ML~P：基于Keras中建立的简单的二分类问题的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5+1个样本)——类别预测
输出结果核心代码# -*- coding: utf-8 -*-import os#Keras之ML~P：基于Keras中建立的简单的二分类问题的神经网络模型(根据200个数据样本预测新的5+1个样本)——类别预测from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom sklearn.datasets.sample....
Matlab之DNN：基于Matlab利用神经网络模型(epochs=10000000)预测勒布朗詹姆斯的2018年总决赛(骑士VS勇士)第一场得分、篮板、助攻
输出结果预测勒布朗詹姆斯的2018年NBA总决赛(骑士VS勇士)第一场得分数(33.6667)预测勒布朗詹姆斯的2018年NBA总决赛(骑士VS勇士)第一场篮板数(8.7333)预测勒布朗詹姆斯的2018年NBA总决赛(骑士VS勇士)第一场助攻数(9个)预测对的话，就公布代码，不对的话，我就不公布了
Keras之CNN：基于Keras利用cv2建立训练存储卷积神经网络模型(2+1)并调用摄像头进行实时人脸识别
输出结果设计思路核心代码# -*- coding:utf-8 -*-import cv2from train_model import Modelfrom read_data import read_name_listfrom timeit import default_timer as timer ### to calculate FPSclass Camera_reader(ob....
MAT之GRNN/PNN：基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花(iris数据集)种类识别正确率、各个模型运行时间对比
输出结果实现代码load iris_data.mat P_train = [];T_train = [];P_test = [];T_test = [];for i = 1:3 temp_input = features((i-1)*50+1:i*50,:); temp_output = classes((i-1)*50+1:i*50,:);.....
推荐系列（六）：深层神经网络模型（2）
Softmax训练 上一节解释了如何将softmax层合并到推荐系统的深度神经网络中。本节将详细介绍此系统的训练数据。 训练数据 softmax训练数据由查询特征X以及用户与之交互的项目向量（表示为概率分布 p）组成，在下图中用蓝色标记。模型的变量是不同层中的权重，在下图中用橙色标记。通常使用随机梯度下降或其变体方法来训练模型。 负抽样 由于损失函数比较两个概率向量 ${p, \hat p(x.....
推荐系列（六）：深层神经网络模型（1）
上一节展示了如何使用矩阵分解来学习嵌入。但矩阵分解存在一些局限性，包括： 使用侧面特征困难（即查询ID /项目ID以外的任何特征）。因此，只能使用训练集中存在的用户或项目来查询模型。 建议的相关性。每个人都倾向于推荐受欢迎的项目，特别是在使用点积作为相似性度量时。最好是能够捕获特定的用户兴趣。 深度神经网络（DNN）模型可以解决矩阵分解的这些局限性。DNN可以轻松地合并查询特征和项目特征（由...
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