Python:实现multilayer perceptron classifier多层感知器分类器算法(附完整源码)

主要为大家详细介绍了python实现多层感知器MLP，基于双月数据集，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

代码 import numpy as np # 各种激活函数及导数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def dsigmoid(y): return y * (1 - y) def tanh(x): return np.tanh(x) def dtanh(y): return 1.0 - y ** 2 def relu(y): tmp = y.copy() tmp[tmp = 0] = 1

多层感知器 简单的 java ANN 多层感知器 (MLP)。 基于多层感知器的人工神经网络使用进行矩阵管理（ jar文件可 ）。 算法基于《实用神经网络和遗传算法》一书的第 3 章和附录 A。 如果你想更多地了解这些东西，我建议你看看这。 如何使用 目前，三键激活不可用（这是一个待修复的错误）。 但是您可以出于您的目的使用sigmoid 激活。 如果您查看源代码，要使用 MLP，您唯一需要做的就是创建一个ANN对象： // 2 inputs, 3 hidden neurons, 1 output, 1 hidden layer, 1.0 learning rate, activation function ANN myNeuralNetwork = new ANN(2, 3, 1, 1, 1.0, ANN.ACTIVATION_SIGMOID); 然后训练神经网络只需调用trai

Perceptron线性分类器 概述 一个简单的单层感知器神经网络，具有3个输入层，1个隐藏层和1个输出层。 感知器将根据线性边界线进行线性分类，并使用一组训练点收敛到该边界线。 技术信息 perceptron算法包含在Perceptron.py类文件中，其输入由Inputs.py类表示。 Run.py文件包含训练/测试集的测试用例的运行代码（拆分为70/30％）。 它还假设线性边界由函数f（x）给出，该函数对2x + 1的线进行建模。 示例输出 ！[示例输出3训练20测试]（ output / perceptron_linear_classifier_1.png） ！[示例输出5训练100测试]（ output / perceptron_linear_classifier_2.png） ！[示例输出100培训1000测试]（ output / perceptron_linea

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