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Projet-reseau-de-neurones
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2021-05-23
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精算科学中的神经网络 研究项目是拉瓦尔大学ACT-2101课程的一部分,在Marie-PierCôté教授的指导下进行。 我们将神经网络的不同体系结构与直接传播(“前馈神经网络”)进行比较。 主要使用两种技术来获得更好的结果,即CANN方法和“嵌入”层。 存款说明 该项目仍在开发中。 我们使用keras和tfruns软件包来实现网络和搜索超参数。 我们根据*_tuning.R程序将文件分为三种类型:数据处理文件, *_tuning.R文件包含网络体系结构和tfruns_*.R文件包含搜索超参数的代码。 简短的完整文档将在随后说明如何使用这些软件包。 目前,浅层网络的文件已被注释掉。 使用的网络 我们根据三种不同的方法为具有1到4个隐藏层的网络构建体系结构。 标准网络 Shallow_tuning.R和Deep_*hidden_tuning.R包含标准网络的代码。 嵌入层 Shallow_
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Application.aux 20KB
Comparaison.aux 13KB
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PdpIce.aux 4KB
annexe.aux 4KB
Keras.aux 3KB
introduction.aux 3KB
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remerciements.aux 2KB
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