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混合密度网络(MDN)进行多元回归详解和代码示例

在本文中,首先简要解释一下 混合密度网络 MDN (Mixture Density Network)是什么,然后将使用Python 代码构建 MDN 模型,最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果...现在让我们尝试一个 MDN 模型,这里已经实现了一个快速且易于使用的“fit-predict”、“sklearn alike”自定义 python MDN 类。...%20easy/MDN%20regression/mdn_model.py 为了能够使用这个类,有 sklearn、tensorflow probability、Tensorflow < 2、umap...· input_neurons:在MDN的输入层中使用的神经元数量 · hidden_neurons:MDN的 隐藏层架构。每个隐藏层的神经元列表。...示例2:具有MDN 的多变量回归 最后MDN 在多元回归问题上表现良好吗?

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方应航:我用了两个月的时间才理解 let

于是我去看 MDN 的例子,发现鸡贼的 MDN 巧妙地避开了这个问题,它的例子是这样的: 你看 MDN 的例子,在每次循环的时候用 let j 保留的 i 的值,所以在 i 变化的时候,j 并不会变化...为什么 MDN 要故意声明一个 j 呢,为什么不直接用 i 呢? 我猜测 MDN 为了简化知识,隐瞒了什么。...这就是 MDN 加那句 let j = i 的原因:方便新人理解。...于是我又去 MDN 和 ECMAScript 翻了翻,发现两处疑点: MDN 关于 let 是否存在提升的章节,被编辑了两次,第一次说存在提升,第二次说不存在提升(参考 2017 年 3 月 10 号的变更记录...有人会觉得 JS 坑,怎么能出现这种情况;其实问题不大,因为此时代码已经报错了,后面的代码想执行也没机会。 以上,就是一个 let 引发的思考。

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