UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tens ...
BP算法在minist上的简单实现 数据:http: yann.lecun.com exdb mnist 参考:blog,blog ,blog ,tensorflow 推导:http: www.cnblogs.com yueshangzuo p .html 基本实现 注意 注意数据的编码格式,在数据来源网站最底下有指出,上面还展示了一些机器学习的经典模型在minist数据集上的错误率可供参考 权值 ...
2017-12-13 12:59 0 1200 推荐指数:
UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tens ...
作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明。 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络 ...
如题所述,官网地址: https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html 数据集下载: 个人整合后的代码 ...
title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 ...
library(AMORE)data<-read.table('G:\\dataguru\\ML\\ML09\\基于BP网络的个人信贷信用评估\\基于BP网络的个人信贷信用评估\\german.data-numeric')for (i in 1:25) {data[,i] < ...
Minist数据集:MNIST_data 包含四个数据文件 一、方法一:经典方法 tf.matmul(X,w)+b 准确率大约是92%,TFboard: 二、方法二:deep learning 卷积神经网络 准确率达到98%,Board ...
卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d() 卷积神经网络之Pythorch实现: nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷积模块 参数列表 参数 作用 in_channels 输入数据 ...
全连接神经网络BP算法的原理在此不再赘述了,网上有大量的资料可以参考,我就直接贴代码:(用着还行的,帮忙点个推荐啊) ...