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一个多层二次感知机的实现(MLQP)
一个多层二次感知机的实现(MLQP)
神经网络
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一个多层二次感知机的实现(MLQP)
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pytorch下多层感知机的实现
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一、说明 用pytorch轻松实现多层感知机。本项目中两个看点：1）如何在torch实现多层感知机。2）如何调试这个程序，在调试中，作者发现了典型的系统错误，这种错误是普遍的，很值得记录之，因此，本项目附带《调试记录》以警告读者，如何避免同类问题。
TensorFlow实现多层感知机.py
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本代码是在TensorFlow实现softmax regression模型之后的优化，增加了一层隐含层来提高拟合度，并使用dropout减轻过拟合、自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度弥散的激活函数ReLU。 本代码按照《TensorFlow实战》码的，但是准确率并没有书上说的那么好，目前还不知道什么原因，希望大家提出建议，谢谢！
利用PyTorch实现多层感知机.ipynb
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利用PyTorch实现多层感知机，详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121189369
用matlab从0开始实现的一个多层感知机
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这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。 运行顺序为： 1.data_gen.m (在工作空间生成数据集 data.mat ，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过， 画出数据集的分布) 2.mlp_relu.m (训练网络，会在工作区生成网络权重的参数 variable.mat ，工作空间已经有这个了，也可以跳过， 耗时大概2，3秒，电脑
多层感知机matlab实现.rar
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多层感知机matlab代码实现，分类是采用较难分类的半月形两类问题分类，可方便深度学习初学者了解深度学习反馈传播机制。
MATLAB实现MLP多层感知机时间序列预测（完整源码和数据）
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MATLAB实现MLP多层感知机时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
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MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）
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MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据）
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MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
TensorFlow实现MLP多层感知机模型
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主要为大家详细介绍了TensorFlow实现MLP多层感知机模型，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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基于Python+Theano实现的多层感知机MLP(附详细注释)
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基于Python+Theano实现的逻辑回归，内附有详细注释，尽可能的让你看懂每一个变量每一个函数的功能。
matlab开发-多层感知器MLP的生物地理学基础
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matlab开发-多层感知器MLP的生物地理学基础。基于生物地理学的优化器（BBO）被用作多层感知器（MLP）的训练器。
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机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等
基于Weka和matlab平台的多层感知机模式识别实验.pdf
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