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从两个输入大小不同的自动编码器中提取特征,然后将其瓶颈连接起来并馈送给MLP进行回归任务
问题与<a href="https://stackoverflow.com/questions/50658584/extract-features-from-2-auto-encoders-and-feed-them-into-an-mlp/58684980#5 -
keras mlp神经网络
我在keras上实现了MLP神经网络。我尝试更改图层或辍学等,但是即使尝试使用10倍交叉验证,结果也没有 -
我应该使用哪种算法通过网络摄像机进行情绪识别?
我们有一个基于情感识别的推荐系统,我们对必须使用哪种算法有疑问。根据我们的货币搜索,我们找 -
根据规则“安全”,无法将数组数据从dtype('float64')转换为dtype('<U32')
我正在使用sklearn MLPClassifier类,并且遇到错误:无法将数组数据从dtype('float64')转换为dtype(' -
使用Tensorflow 2.0并渴望在没有Keras的情况下执行
所以这个问题可能源于对张量流的缺乏了解。但是我正在尝试使用tensorflow 2.0构建多层容器,但没有Keras -
向后倾斜时梯度均为0,并且参数完全没有变化
我实现了策略梯度方法来学习未知函数(此处为10循环求和函数),但模型未更新。输入学习数据和目标 -
在sklearn中绘制MLPClassifier的图形
我有 <pre><code>model = MLPClassifier() model.fit(X,y) </code></pre> 我想绘制一个像<a href="https://www.google.com/url? -
分类器产生连续值而不是不同的标签
<a href="https://in.mathworks.com/help/deeplearning/gs/classify-patterns-with-a-neural-network.html" rel="nofollow noreferrer">This docu -
如何使用GridSearch配置parameter_space?
请参见以下示例: <pre><code>parameter_space = { 'hidden_layer_sizes': [(200,100)], 'activation': [&# -
将(yellowbrick)ValidationCurve参数“ param_range”与MLPRegressor一起使用
我想使用<strong> <em> ValidationCurve </em> </strong>可视化具有多个隐藏层的<strong> <em> MLPRegressor </em> </strong>。</ -
python中用于板识别的MLP关于数据集的问题
最近我正在进行一个项目,我的目标是从汽车上获取图片,提取车牌,对车牌上的每个包含字符进行分 -
MLP问题,错误:发现数组为暗3。估计器预期值<= 2或
我正在尝试使用MLP解决机器学习问题。因此,我有一个特殊的文件,其中包含许多矩阵,每个矩阵有21行 -
标签二值化/期望的2D数组不支持多输出目标数据,改为使用1D数组
我正在尝试使用MLP解决机器学习问题。我有一个包含很多矩阵的特殊文件,每个矩阵有21行和43列,并用* -
MLP回归-是否完成?我应该怎么做才能改善它?道琼斯指数数据集
我在使用MLP进行机器学习时遇到了这个问题,我不确定是否很好。数据集(道琼斯指数数据集)具有16个 -
这个神经网络有多少个隐藏层和总层?
我使用以下代码使用keras构建MLP。 <pre><code>model_relu = Sequential() model_relu.add(Dense(256, activation='relu' -
在MLR中创建mlp自定义学习器
您能帮我创建一个“ RLearner_regr_mlp.R”吗?我需要用MLR包中的mlp解决回归问题,但无法创建其训练功能和 -
谁能为多层感知器解释这些图?
我正在尝试使用具有2个输入变量的多层感知器,用于ANN-GARCH模型的波动性,类似于Roh(2007),在下面链 -
TF 2.0 MLP精度始终为零
我已经写了一个简单神经网络的最小示例,该神经网络适合给定功能(用于回归的多层感知器)。 <p -
MLP可以学习点积吗?
他们说MLP可以近似任何功能。我一直在想它是否可以学习点积运算。 更具体地说,假设我们有两 -
检查输入时出错:预期density_1_input具有2维,但数组的形状为(25000,700,50)
trainData.shape =(25000,700,50),形状如下: <pre><code>[[[ 0.7095 0.863 0.712 ... 0.02715 -1.305 0.5195 ] -
训练mlp,val_accuracy始终等于0
我使用doc2vec特征向量来训练MLP,但是训练MLP始终等于每个时期0。 MLP模型是: <pre><code>def MySimpleMLP(X_ -
如何防止我的DNN / MLP收敛到平均值
我想使用可用的几种功能来预测变量。它似乎与视觉或自然语言处理无关。尽管我相信有充分的理由要 -
在不同数据中训练时,Gridsearch CV提供不同的最佳参数
我正在寻找在sklearn中调整Randomforest分类器和MLP分类器的最佳方法。问题在于,每次我运行代码时,Grisear -
没有for循环的Pytorch并行MLP
这是主要代码: <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>features = torch.Tensor(feature_num, in_feature) # feature_nu -
sklearn MLPClassifier-零隐藏层(即逻辑回归)
我们知道,具有0个隐藏层(即仅一个输入层和一个输出层),最后具有S形激活函数的前馈神经网络应该 -
多层感知器的预测
我需要MLP神经网络进行预测方面的帮助。我使用keras实施了网络,并使用缩放的monthly_sunspots数据集对其 -
Keras图像分类:检查输入时出错:预期input_1具有4个维度,但数组的形状为(6885,7500)
我看过其他文章,说只是增加了预期的尺寸。首先,我不知道该怎么做,但最重要的是,我想知道为什 -
由于形状不匹配,导致model.prediction()失败
我使用新的<code>tf.keras</code>版本<code>2.2.4-tf</code>训练了一个简单的MLP模型。该模型如下所示: <pre><co -
我的测试错误可以低于验证错误但高于培训错误吗?
我正在尝试使用具有5个隐藏节点的多层感知器。但是,测试误差低于验证误差,而高于训练误差。测试 -
在Reddit评论的数据集上进行多类文本分类时,MLP的精度为零
<pre><code>pipeline = Pipeline([ ('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', MLP