Neural_tutorial:从头开始的ANN python教程使用组成的数据来预测组成的东西 源码
神经教程 人工神经网络(ANN)从头开始于python教程。 基于此中篇文章的ANN结构以及基于此的对数据科学文章的输入 使用简单的2层设置-一个包含四个节点的隐藏层和一个输出层。 这两层都使用S型激活功能。 增加了学习率,并可能增加了偏见项。 我通过一个玩具示例,使用合成的土壤水分和土壤粒度数据来预测CO 2通量。 我看一下预测如何根据训练数据集的属性而变化。 如果您的训练数据集不能完全覆盖所有值范围,则您的模型将无法“学习”在这些条件下如何进行准确的预测。
文件列表
Neural_tutorial-main.zip
(预估有个4文件)
Neural_tutorial-main
NN_tutorial.ipynb
126KB
.ipynb_checkpoints
NN_tutorial-checkpoint.ipynb
98KB
README.md
926B
.gitattributes
66B
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