我正在构建和测试一个简单的MLP模型,但我的结果在Keras重现性方面遇到了问题。我正在尝试设置我的神经网络,以便在运行网络时预测输出不会改变。 我已经在线关注了Keras指南以及这篇文章(Reproducible results using Keras with TensorFlow backend)。我在本地机器上使用Tensorflow后端和以下版本运行Keras: tensorflow 2.0.0-alpha0,keras 2.2.4-tf,numpy 1.16.0 import os
os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(0)
im
我在Matlab代码中使用了braitenberg的避障e-puck机器人,程序不间断地运行,我试着这样放置计数器:
counter = 1;
while wb_robot_step(TIME_STEP) ~= -1
if counter == 2000
save(counter,:)
break;
end
在程序的末尾,我让程序像这样保存:
save ('C:\Users\RAINAH\Desktop\data store\datastore2_net.mat','store');
为了存储数据,可以用来在人工神经网络中进行训练,但是e-p
我不确定为什么我的公共资产没有被play发现。我使用的代码与play2 intelliJ项目的激活器模板中的代码相同。
路线
# Map static resources from the /public folder to the /assets URL path
GET /assets/*file controllers.Assets.at(path="/public", file)
和html
<img src="@routes.Assets.at(s"images/foo.png")" width="64p
我有一个有30个输入节点、1个隐藏节点和1个输出节点的神经网络。我在一个数据集上训练它,其中输入是30维向量,条目在-1到1之间,目标是这些向量的第二个条目。
我期望网络能够快速地训练和学习输出输入向量的第二项,因为这就像减少网络中连接输入节点和隐藏节点的权重一样简单,除了第二项之外。
然而,损失迅速停滞在大约0.168。如果目标是0,我会期望它很快变为零。
下面的代码显示了随机数据集的问题。
import numpy as np
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers
import ten