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V1.4
28b685d
2024-05-07 11:15
对比
Java多层感知器神经网络
墨染
解压缩 Java多层感知器神经网络.zip 文件 运行 Java深度学习-多层感知器神经网络.exe 输入参数运行 java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^
最后提交信息为:
优化入口函数
V1.3
e947cec
2024-05-06 19:44
对比
Java多层感知器神经网络
墨染
解压缩 Java多层感知器神经网络.zip 文件 运行 Java深度学习-多层感知器神经网络.exe 输入参数运行 java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^ **完整的更新日志**: https://gitee.com/Mint-Space/DeepLearning/commits/V1.3
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优化入口函数
V1.2
bb8a428
2024-05-06 13:14
对比
Java多层感知器神经网络
墨染
解压缩 Java多层感知器神经网络.zip 文件 运行 Java深度学习-多层感知器神经网络.exe 输入参数运行 java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^
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优化入口函数
V1.1
f113288
2024-05-05 21:04
对比
Java多层感知器神经网络
墨染
public static void main(String[] args) { run(); } java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^
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V1.0
b2d4e1c
2024-05-05 08:36
对比
Java深度学习-多层感知器神经网络
墨染
Java深度学习-多层感知器神经网络 public static void main(String[] args) { // X = MnistRead.getImagesMatrix(MnistRead.TRAIN_IMAGES_FILE); X = MnistRead.getImagesBinarization(MnistRead.TRAIN_IMAGES_FILE); XT = MnistRead.getImagesBinarization(MnistRead.TEST_IMAGES_FILE); Y = MnistRead.getLabels(MnistRead.TRAIN_LABELS_FILE); YT = MnistRead.getLabels(MnistRead.TEST_LABELS_FILE); MultiLayerConfiguration multiLayerConfiguration = new MultiLayerConfiguration(X, Y); multiLayerConfiguration .layerConfiguration(new Layer(784, ActivationType.Sigmoid)) .layerConfiguration(new Layer(50, ActivationType.Sigmoid)) .layerConfiguration(new Layer(10, ActivationType.Sigmoid)) .learningRateConfiguration(0.02) .lossConfiguration(LossType.MeanSquareErrorLossFunction) .train(); MultiLayerConfiguration mlcRUN = new MultiLayerConfiguration(XT, YT); mlcRUN.readParameter().run(); }
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