bp神经网络python实现

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实验四 基于tensorflow实现CNN文本分类.pptx

【实例简介】编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB.py 编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB，输出一个字典，要求用LA中的元素作为键，用LB中的元素作为值，并且最终字典中的元素数量取决于LA和LB中元素较少的列表的数量;

基于opencv的安全帽佩戴检测，开发语言采用python,自己训练的安全帽分类器。

1、用自己采样得到的故障诊断数据分别采用Python/MATLAB两种方式对样本数据进行故障特征提取。  2、附有数据文件夹，里面包含有9种不同的故障样本集原始数据，每一种故障样本集共有100组样本。文件夹共有900组样本数据。  3、两份用Python或MATLAB写的源码都是对故障样本进行特征提取并归一化操作，改变文件路径可以直接运行

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双曲嵌入作为一种捕获层次信息的方法被提出，可以将丰富的结构信息与现代机器学习分布式表达中所青睐的连续表示相融合。本实例将ICD编码嵌入双曲空间得到表征。下面是代码结构和结果分析： 1）数据预处理——数值向量化 将文本数据转换成数值向量，使用split函数将原本连接的文本数据分开,每个文本我们都会得到一个列表，构成词典。 2）主要程序代码 从上到下分别是建立整个网络模型的，构建网络参数的，和训练网络模型的。 3）参数的传入   训练的时候，这些参数的设置，batchsize是64，batchsize就是每轮训练的时候传入的是64个样本，dim 10表示维度是10，epoch 100表示训练了100轮，chechpoint-freq 是10 表示每过10个epoch保存一次模型。 4）训练过程 这个是训练过程中每一个epoch的loss值，MAP是评价指标

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【实例简介】