作业简介 本次作业将实现含有一个隐藏层的神经网络，你将会体验到与之前logistic实现的不同： 使用含有一个隐藏层的神经网络实现 分类。 使用一个非线性的激活函数 比如tanh 。 计算交叉熵损失。 实现前向传播和反向传播。 工具包 sklearn包：提供简单有效的数据挖掘和数据分析。 数据集 加载数据的方式： 使用matplotlib可以将数据可视化： 数据集类似一朵花，有红色 label y ...
2018-08-26 20:45 0 888 推荐指数：
Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. ...
参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 建立一个带有 ...
Deep one-class classification 2019-03-17 23:09:59 zpainter 阅读数 1027 收藏 文章标签： 单分类问题异常检测 更多 分类专栏： 论文 ...
转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ data_layer应该是网络的最底层，主要是将数据送给blob进入到net中，在data_layer中存在多个跟data_layer相关的类 ...
对于之前的一个，二元分类问题，我们的数据看起来可能是像这样： 对于一个多类分类问题，我们的数据集或许看起来像这样： 我用3 种不同的符号来代表3 个类别，问题就是给出3 个类型 ...
因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN)，里面涉及到一张图对应多个标签。Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的。 如果之前习惯调用脚本create_imagene ...
ImportError: No module named src.data_layer 解决方案： export PYTHONPATH=path/to/modules ...
