回归预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入多输出
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机...
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
目录基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)输出结果实现代码基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行...
TF之DNN：TF利用简单7个神经元的三层全连接神经网络【2-3-2】实现降低损失到0.000以下
输出结果实现代码# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport osimport numpy as np#TF：TF实现简单的三层全连接神经网络（输入、隐藏、输出层分别为 2、3 、 2 个神经元）#隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU...
DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
MXNet 常见使用方法1、关于GPU、CPU运算1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。g...
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): ...
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): ...
DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理
BP类神经网络理解1、BP算法1、信号正向传播FP ...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（二）
GD算法的改进算法1、SGD算法(1)、mini-batch如果不是每拿到一个样本即更改梯度，而是若干个样本的平均梯度作为更新方向，则是mini-batch梯度下降算法。(1)、SGD与学习率、Rate、LossGD算法中的超参数1、学习率(1)、固定学习率实验的C代码(2)、回溯线性搜索(Back...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（一）
目录GD算法的简介GD/SGD算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介 GD算法，是求解非线性无约束优化问题的基本方法，最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法。如图所示，找出最陡峭的方向作为下山的方向。1、如何求...
TF之DNN：对DNN神经网络进行Tensorboard可视化(得到events.out.tfevents本地服务器输出到网页可视化）
输出结果代码设计import tensorflow as tfimport numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): &n...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
