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  1. 深度学习工具包 DeepLearningToolbox

  2. 深度学习工具包 Deprecation notice. ----- This toolbox is outdated and no longer maintained. There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [te
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-10-15
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:weixin_39858881
  1. deepHAR-master

  2. x## deepHAR Code repository for experiments on deep architectures for HAR in ubicomp. Using this code you will be able to replicate some of the experiments described in our IJCAI 2016 paper: ``` @article{hammerla2016deep, title={Deep, convolutional,
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-12
    • 文件大小:25kb
    • 提供者:qq_33893619
  1. Training deep network without learningrate coinbet

  2. 深度学习需要通过调节大量算法参数来获得最好的结果;其中就包括学习率的人为调节;该文档使用了coinbet算法,令学习率不需要再人为的设置
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-14
    • 文件大小:806kb
    • 提供者:ningyanggege
  1. python实现机器学习之多元线性回归

  2. 总体思路与一元线性回归思想一样,现在将数据以矩阵形式进行运算,更加方便。 一元线性回归实现代码 下面是多元线性回归用Python实现的代码: import numpy as np def linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum): W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]]) # W的shape取决于特征个数,而x的行是样本个数,x的列是特征值个数 # 所需要的W的形式为 行=特征个数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:55kb
    • 提供者:weixin_38706603
  1. python实现多层感知器

  2. 写了个多层感知器,用bp梯度下降更新,拟合正弦曲线,效果凑合。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmod(z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) class mlp(object): def __init__(self, lr=0.1, lda=0.0, te=1e-5, epoch=100, size=None): self
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:weixin_38535812
  1. python实现机器学习之元线性回归

  2. 一、理论知识准备 1.确定假设函数 如:y=2x+7 其中,(x,y)是一组数据,设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差(用梯度下降) 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y:样本 learning rate:学习率 循环次数loopNum:梯度下降次数 2.梯度下降 循环(循环loopNum次): (1)算偏导(需要一个for循环遍历所有数据) (2)利用梯度下降数学式子 三、程序代码 import numpy as np
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:95kb
    • 提供者:weixin_38606897