我正在使用这个非常简单的代码来训练 MLPClassifier。
<pre><code>x_train, x_test, y_train, y_test = load_data(test_siz
我将 MLPClassifier 用于音频分类模型。我的一个学习图如下获得，有人可以解释一下这种行为，这是正常
我想知道有没有什么办法可以在 sklearn 库中的 MLPclassifier 中找到一些可学习的，就像在 Pytorch 中一样？</
我正在使用 [this][1] api 在 ANN 中实现人工蜂群优化。但我收到此错误。这是我的代码：
<pre><code>def ANN(
大家好，我正在阅读 pointnet papper，但我无法理解网络架构的数量，您能向我解释一下吗？
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我从 2 个人的 2 个视频中拍摄了 130 帧。我想用 PCA 库和 MLP 测试人脸识别，但我不明白我应该如何形成
假设我有一个如下所示的 MLP：
<pre><code>model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(200, activation = "relu&#
我使用反向传播算法实现了一个 MLP，它仅适用于一个条目，例如，如果输入是 1 和 1，则最后一层的答
我正在实现 MLP 分类器，我想将字符串作为输入。
<pre><code>df = pd.DataFrame(results)
X = df.iloc[:, [2]].values
y
<h2>背景</h2>
我试图在一个 <code>df</code> 列和另一个列之间建立关系。因此，如果我们假设列分别命名为 <
我有一个数据集，其中包含模型的移动名称。我想基本上使用AI算法提取那些具有相同模型的手机名称。
没有隐藏层和 sigmoid/softmax 激活的神经网络只是逻辑回归：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from s
我有一个神经网络，其中一个隐藏层在 Keras 和 scikit-learn 中实现，用于解决回归问题。在 scikit-learn 中，
<pre><code>set.seed(1234)
ind<- sample(2,nrow(data),replace = T,prob = c(0.7,0.3))
training<- data[ind==1,1]
test<- data[ind==2,1]
我在 R 中使用 Caret 包，尝试实现多层感知器来对卫星图像进行分类。我正在使用 <code>method=mlpML</code>，
我想要一个神经网络输出一个概率。我可以用监督学习来训练它——也就是说，对于不同输入值的列表
我有一个格式为 <strong>sequence_len x C x H x W</strong> = [10, 3, 16, 16] 的输入序列（假设批量大小 = 1）。这些是
