我是Pytorch的新手，我正尝试在Pytorch中训练MLP，以从多组时间序列数据中对变量进行分类。 << / p>
<pre><cod
我正在尝试找出列车测试拆分中的随机状态与MLP回归器中的随机状态之间的差异。
如果我在MLP回归器中
对于相同的文本分类，我建立了两个网络。它们应该相同，但是使用不同的工具。
他们得到相同的输入
当我运行此代码时：
<pre><code>data(iris)
#shuffle the vector
iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:nc
我正在将ANN_MLP用于反向传播和大小可变的数据集。
如果我使用MAX_ITER设置终止标准，这是网络上有多少
是否存在使用高斯函数（例如，用于MLP的高斯激活函数或用于SVM的高斯内核）基于SVM或MLP网络的在线分
出于好奇，我将具有单个时间步长的堆叠LSTM神经网络与具有tanh激活功能的MLP进行了比较，认为它们具有
我使用该函数创建了一个模型，并以1D数组的形式将两个嵌入作为模型的输入传递。在尝试对输入进行网
我使用了pima-indians-diabetes.csv数据集。我使用Keras建立了包含12-8-1体系结构的神经网络，并且能够完美地
我已经使用MLPClassifier一段时间了，我认为我对函数在整个过程中所做的事情有一个错误的解释，我想我
这是我关于StackOverflow的第一篇文章！我正在使用<code>MLPRegressor</code>为我的问题生成一个二进制类的多输
在此链接中：
<a href="https://github.com/SethHWeidman/DLFS_code/blob/master/03_dlfs/Code.ipynb" rel="nofollow noreferrer">https://g
我正在尝试为具有4个输入和6个输出的回归问题实现MLP网络。我的输入是2维，即（14641，4），需要我的
我正在建立一个模型，该模型接受两种类型的输入：图像和由136个特征的签名表示的数字数据长。因此
我适合自己的模型进行训练后遇到问题。下面是我的代码
<pre><code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot a
一段时间以来，我一直在努力解决这个问题。我正在尝试使用MNIST创建MLP，以便从Kaggle进行测试。
我实现了一个由三层MLP组成的集合，其结构如下：
<pre><code>super(MLP, self).__init__()
self.linear1 = torc
我试图理解神经网络学习背后的直觉。我了解其背后的数学原理，并且已经尝试通过解析来解决它。在<c
我用MLP尝试了下面的代码，现在我需要用以下结构的CNN 8层替换此MLP代码：3×3×32卷积→3×3×64卷积→2×2
我正在比较MLP，CNN和LSTM在单个单词语音分类中的性能。 MLP的性能在某种程度上等于CNN。但是，它具有比LST
