我在CIFAR-10数据集上训练了一个简单的全连接网络:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(3*32*32, 300, bias=False)
我正在使用可用的最简单的模型在Node.js中创建这个测试用例:
model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
并使用公式X+X=Y对其进行测试:
let xsData = [];
let ysData = [];
for (let i = 1; i < 17; i++) { // Please note the 16 iterations here!
xsData.push(i);
ysData.push(i+i);
}
c
我正在尝试使用我在Keras示例中找到的变分自动编码器的实现()。
我只是重构了代码,以便在Jupyter笔记本中更容易地使用它(我的代码:)。
但是,当我尝试将模型与我的数据进行拟合时,我得到了以下输出:
Autoencoders/models/vae.py:69: UserWarning: Output "dense_5" missing from loss dictionary. We assume this was done on purpose, and we will not be expecting any data to be passed to "de
我正在尝试理解如何实现神经网络。所以我做了我自己的数据集。Xtrain是numpy.random floats。Ytrain是符号(sin(1/x^3).尝试实现神经网络给了我非常糟糕的结果。30%的准确率。有100棵树的随机森林给出了97%的结果。但我听说神经网络可以逼近任何函数。我的理解有什么问题?
import numpy as np
import keras
import math
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF
train = np.random.rand(100000)
test = np.rand