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  1. 深度学习:一个由几个端到端脚本和用于运行ANN的笔记本组成的仓库-源码

  2. 深度学习存储库 一个由几个端到端脚本和运行ANN的笔记本组成的仓库
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:110592
    • 提供者:weixin_42131633
  1. 贷款分类:该项目的目的是建立一个经过训练的ANN模型,以预测新的潜在客户是否会偿还其贷款-源码

  2. 贷款分类 该项目的目的是建立一个经过训练的ANN模型,以预测新的潜在客户是否会偿还其贷款。 数据集 从Kaggle下载。 此数据中有151列。 允许您修剪大多数不相关的功能。 安装 pip install tensorflow==2.4.0 pip install matplotlib==3.1.1 pip install pandas==0.25.2 pip install scikit-learn==0.21.3 pip install seaborn==0.9.0 型号汇总 允许您使用预处
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:261120
    • 提供者:weixin_42113552
  1. ANN-2021-源码

  2. ANN-2021
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:229376
    • 提供者:weixin_42140625
  1. mobile-phone-classification-keras:在此笔记本中,我将使用keras框架制作第一个神经网络(ANN)。 数据是关于各个公司的手机的,包括手机的功能(例如:RAM,内部存储器等)及其售价-源码

  2. Keras分类 在本笔记本中,我将使用keras框架制作第一个神经网络(ANN)。 数据是关于各个公司的手机的,包括手机的功能(例如:RAM,内部存储器等)及其售价。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:111616
    • 提供者:weixin_42134051
  1. 员工减员数据分析:对公司进行减员数据集的多个分类(KNN,朴素贝叶斯,随机森林,决策树,ANN,SVM),以预测公司对减员的主要贡献从而提高生产率-源码

  2. 员工减员数据分析:对公司进行减员数据集的多个分类(KNN,朴素贝叶斯,随机森林,决策树,ANN,SVM),以预测公司对减员的主要贡献从而提高生产率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_42120405
  1. Analisis-Sentimen-ID:Analisis Sentimen Twitter dengan TFIDF-ANN-源码

  2. Analisis Sentimen Twitter dengan TFIDF-ANN Sentimen analisis twit dari Twitter undgg menentukan apakah sebuah twitter dianggap berbau POSITIF atau NEGATIF。 Sentimen analisis ini menggunakan多层感知器TF-IDF(术语频率和文档反向频率) 安装 scikit-learn,nltk,numpy,keras(da
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:436224
    • 提供者:weixin_42106765
  1. 基于ANN的Banking-Churn-Prediction:此存储库将具有用于基于机器学习和深度学习的Banking Churn Prediction ANN模型的所有必需文件,该模型将分析客户在不久的将来退出银行服务的可能性。 在Her

  2. 基于人工神经网络的银行搅动预测 该存储库将具有完整的基于机器学习和深度学习的银行业客户流失预测ANN模型,该模型将分析客户离开的可能性。 该项目已部署在Google Cloud Platform上,并在Localhost上进行了完全测试。 项目描述 欢迎屏幕 主欢迎屏幕由HTML5和CSS3制成,具有基本且简单的设计。 这是银行管理员的“银行流失预测”界面的主屏幕。 银行管理员输入 银行员工必须输入要分析其客户流失率的客户的详细信息。 以下是银行员工填写的输入的屏幕截图。 分析与准确性 预
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:538624
    • 提供者:weixin_42117224
  1. crystal-ann:用于发布新Crystal项目,博客文章,更新和其他工作活动的网站-源码

  2. 水晶[ANN] 源代码。 建立 创建crystal_ann和crystal_ann_test pg数据库 发展历程 安装项目依赖项: $ shards install 运行数据库迁移: $ amber db migrate 种子数据: $ amber db seed 启动应用程序并注意源更改: $ amber w 测验 迁移测试数据库并运行规格: $ MICRATE_RUN_UP=true crystal spec 部署到Heroku $ heroku create app-na
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:157696
    • 提供者:weixin_42109178
  1. 本地搜索量化:截至2016年10月的大规模ANN搜索的最新方法。在ECCV 16上展示-源码

  2. 本地搜索量化:截至2016年10月的大规模ANN搜索的最新方法。在ECCV 16上展示
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_42169245
  1. 针对数据科学的深度学习:针对Tensorflow和Keras的深度学习案例研究,适用于初学者-高级:ANN,CNN,RNN,自组织地图,Boltzmann机器,堆叠式自动编码器-源码

  2. 深度学习 有关深度学习的信息以及深度学习的工作原理? 深度学习的整个思想是模仿人的大脑如何工作,因为人脑是最强大的学习工具之一。 与人脑相比,神经网络是指自然界中有机或人工神经元系统。 神经元是神经网络的基本构建块。 图1可视化了神经元的体系结构。 神经元的身体位于图的左下部,从那里出现的分支称为树突(信号的接收者),神经元具有轴突(信号的发送者),即将神经元的身体连接到其他神经元的长尾巴,在深度学习术语中通常称为突触。 然后,信号通过突触传递到其他受体。 然后,单元主体将所有这些输入信号求
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:532480
    • 提供者:weixin_42097668
  1. 甲状腺-甲状腺分类:UCI甲状腺分类-​​Python,Keras,scikit-learn,ANN-源码

  2. UCI甲状腺分类-​​Python,Keras,scikit-learn,ANN 该项目是针对UCI-甲状腺疾病数据集上的分类问题而创建的。 它使用ANN进行预测。 预测类为: 1-甲状腺功能亢进 2次普通 3-普通 数据集 UCI资料库中的甲状腺疾病。 框架/库 凯拉斯 scikit学习 入门 这些说明将使您简要了解如何设置环境并在本地计算机上运行以进行开发和测试。 先决条件 python3.5或更高版本 凯拉斯 scikit学习 麻木 大熊猫 设置和运行测试 运行python -V检查
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:159744
    • 提供者:weixin_42132352
  1. 恶意软件检测神经网络:该项目的目的是利用人工神经网络(ANN)训练,验证和测试模型,以将看不见的文件分类为良性或恶意-源码

  2. 使用人工神经网络(ANN)进行恶意软件分类和检测。 刊物 入门 使用范例 执照
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:10240
    • 提供者:weixin_42166105
  1. Digit-Recognition-ANN:在MNIST数据集上使用反向传播训练人工神经网络-源码

  2. 数字识别 在这个项目中,我们在MNIST数据集上使用反向传播算法在一层隐藏层上训练我们自己的ANN,这以后可以帮助我们的机器识别给定的数字。 有关数据集的更多信息 数据集的信息和文档可在以下网站找到:http: 初始化数据集 数据集由矩阵组成,其中每个图像均以1x784的形式表示 按照文件imageProjection.m中的代码投影/可视化图像 在Theory文件夹中的pdf文件中提供了下载数据集的链接 init()函数初始化数据集 我们建立一个更大的训练数据集,其中包含每个班级的图像,即,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:51380224
    • 提供者:weixin_42131443
  1. 负荷预测:使用MATLAB(ANN)进行负荷预测-源码

  2. 负荷预测:使用MATLAB(ANN)进行负荷预测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:673792
    • 提供者:weixin_42102358
  1. ann-benchmarks:Python中近似最近的邻居库的基准-源码

  2. 基准化最近的邻居 在高维空间中快速搜索最近的邻居已成为一个越来越重要的问题,但是到目前为止,还没有很多以客观方式比较方法的经验性尝试。 该项目包含一些工具,用于对不同度量的近似最近邻(ANN)搜索的各种实现进行基准测试。 我们已经预生成了数据集(采用HDF5格式),并且还为每种算法提供了Docker容器。 有一个可确保每种算法都能正常工作。 已评估 :LSHForest,KDTree,BallTree :SWGraph,HNSW,BallTree,MPLSH :ONNG,PANNG,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42169674
  1. CORD-19-ANN:ANN使用SBERT搜索COVID CORD-19数据集-源码

  2. CORD-19-ANN 此仓库包含脚本和模型,可通过或使用嵌入来搜索 。 句子嵌入不是搜索的理想选择(请参阅),但是可以提供基本搜索功能无法提供的数据洞察力。 仍有改进相关文档检索的空间。 我们并不精通医学领域,因此我们强烈建议您以问题/ PR的形式提供任何反馈或改进! 我们提供了预训练的模型和FAISS索引,可按照以下说明启动您自己的服务器。 最后,我们提供了一个前端,可用于搜索数据集并通过UI提取信息。 可以在找到前端的说明和安装。 我们目前正在gcp实例上托管服务器,如果有人可以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:818176
    • 提供者:weixin_42177768
  1. 人工神经网络(ANN)简述

  2. 本文来自于简书,本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结,希望对您的学习有所帮助。我们从下面四点认识人工神经网络(ANN:ArtificialNeutral Network):神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。 1.神经元: 我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。 人工神经元建模过程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:688128
    • 提供者:weixin_38632006
  1. 快速深度学习库(DLL)为c++ (ann, CNNs, RBMs, DBNs…)- wicichtounet / DLL-源码

  2. 快速深度学习库(DLL)为c++ (ann, CNNs, RBMs, DBNs…)- wicichtounet / DLL-源码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:625664
    • 提供者:weixin_38731145
  1. 使用python实现ANN

  2. 本文实例为大家分享了python实现ANN的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.简要介绍神经网络 神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做做出的反应。神经网络的最基本的成分是神经元模型,也就是最简单的神经元模型。 “M-P模型” 如上图所示,神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号,这些信号通过带权重的链接进行传递。神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较,然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出 激活函数: 理
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:349184
    • 提供者:weixin_38655496
  1. GA-ANN在数据分析处理中的应用

  2. 摘要:遗传算法起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究,神经网络随着科技的发展应用前景十分广泛,当前数据信息系统繁杂,数据处理效率偏低。本文基于遗传算法-人工神经网络(GA-ANN)在数据处理上的应用。   1.构建理论模型   1.1 BP神经网络   BP主要通过反复迭代网络权值和阈值从而促使总体网络的系统误差达到预定设计值或值。其主要分别由数据正向传播和误差的负向反馈两个过程。正向传播时,数据从输入层经由隐含层逐层传递直至输出层。若输出层拟合的数据并不是预期反馈值,则转向误差的负项反馈
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:247808
    • 提供者:weixin_38668776
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