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1.4.6
0075830
2025-02-06 23:39
对比
优化打包大小,完善代码逻辑
北极熊
## **Multi-layer Perception NeuralNetwork** # 多层感知器神经网络 使用Java类构建 Multi-layer Perception NeuralNetwork ```java public static void main(String[] args) { // X = MnistRead.getImagesMatrix(MnistRead.TRAIN_IMAGES_FILE); X = MnistRead.getImagesBinarization(MnistRead.TRAIN_IMAGES_FILE); XT = MnistRead.getImagesBinarization(MnistRead.TEST_IMAGES_FILE); Y = MnistRead.getLabels(MnistRead.TRAIN_LABELS_FILE); YT = MnistRead.getLabels(MnistRead.TEST_LABELS_FILE); MultilayeredPerceptronNeuralNetworks multilayeredPerceptronNeuralNetworks = new MultilayeredPerceptronNeuralNetworks(); multilayeredPerceptronNeuralNetworks.run(); //下面是CNN训练 ConvolutionLayer cl1 = new ConvolutionLayer(); cl1.setConvolutionNeuralNumber(6); cl1.setConvolutionLayerParameter(5, 1, 6, ActivationType.RELU); cl1.setPoolingLayerParameter(2, 2, 0, PoolingType.MaxPooling); ConvolutionLayer cl2 = new ConvolutionLayer(); cl2.setConvolutionNeuralNumber(16); cl2.setConvolutionLayerParameter(5, 1, 2, ActivationType.RELU); cl2.setPoolingLayerParameter(2, 2, 0, PoolingType.MaxPooling); ConvolutionLayer cl3 = new ConvolutionLayer(); cl3.setConvolutionNeuralNumber(18); cl3.setConvolutionLayerParameter(3, 1, 1, ActivationType.RELU); cl3.setPoolingLayerParameter(2, 2, 0, PoolingType.MaxPooling); Layer layer1 = new Layer(120, ActivationType.Sigmoid); Layer layer2 = new Layer(84, ActivationType.Sigmoid); Layer layer3 = new Layer(10, ActivationType.Sigmoid); ConvolutionLayerConfiguration clc = new ConvolutionLayerConfiguration(X, Y); clc.convolutionLayerConfiguration(cl1); clc.convolutionLayerConfiguration(cl2); clc.convolutionLayerConfiguration(cl3); clc.fullyConnectedLayerConfiguration(layer1); clc.fullyConnectedLayerConfiguration(layer2); // clc.fullyConnectedLayerConfiguration(layer3); clc.learningRateConfiguration(0.05); clc.lossConfiguration(LossType.MeanSquareErrorLossFunction); clc.saveParameter("src/main/resources/DataSet/CNN.mode"); clc.train(); // 下面是CNN模型读取运行 (可以学到90%) ConvolutionLayerConfiguration clc1 = new ConvolutionLayerConfiguration(XT, YT); clc1.readParameter("src/main/resources/DataSet/CNN.mode"); clc1.run(); } ``` ### 个人网站 [墨染随想](https://morn.ink) https://morn.ink 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction 未实现 KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 未实现 训练准确率为84.3% ^_^ CNN 卷积神经网络准确率提升90%; 项目地址:https://gitee.com/Mint-Space/DeepLearning [多层感知器神经网络](https://gitee.com/Mint-Space/DeepLearning)  喜欢这个项目可以支持一下   模型正在优化中。。。。
最后提交信息为:
优化打包程序大小
V1.4
28b685d
2024-05-07 11:15
对比
Java多层感知器神经网络
北极熊
解压缩 Java多层感知器神经网络.zip 文件 运行 Java深度学习-多层感知器神经网络.exe 输入参数运行 java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^
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优化入口函数
V1.3
e947cec
2024-05-06 19:44
对比
Java多层感知器神经网络
北极熊
解压缩 Java多层感知器神经网络.zip 文件 运行 Java深度学习-多层感知器神经网络.exe 输入参数运行 java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^ **完整的更新日志**: https://gitee.com/Mint-Space/DeepLearning/commits/V1.3
最后提交信息为:
优化入口函数
V1.2
bb8a428
2024-05-06 13:14
对比
Java多层感知器神经网络
北极熊
解压缩 Java多层感知器神经网络.zip 文件 运行 Java深度学习-多层感知器神经网络.exe 输入参数运行 java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^
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优化入口函数
V1.1
f113288
2024-05-05 21:04
对比
Java多层感知器神经网络
北极熊
public static void main(String[] args) { run(); } java -jar DeepLearning.jar 运行jar包 输入参数有提示 创建感知器网络层和感知器网络, 设置数据集和学习率以及误差函数, train就开始训练了。 激活函数有: Sigmoid RELU Softmax Tanh 损失函数有: MeanSquareErrorLossFunction L2LossFunction L1LossFunction SmoothL1LossFunction HuBerLossFunction KullbackLeiblerDivergenceFunction CrossEntropyLossFunction SoftmaxLossFunction FocalLossFunction 训练准确率为84.3% ^_^
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V1.0
b2d4e1c
2024-05-05 08:36
对比
Java深度学习-多层感知器神经网络
北极熊
Java深度学习-多层感知器神经网络 public static void main(String[] args) { // X = MnistRead.getImagesMatrix(MnistRead.TRAIN_IMAGES_FILE); X = MnistRead.getImagesBinarization(MnistRead.TRAIN_IMAGES_FILE); XT = MnistRead.getImagesBinarization(MnistRead.TEST_IMAGES_FILE); Y = MnistRead.getLabels(MnistRead.TRAIN_LABELS_FILE); YT = MnistRead.getLabels(MnistRead.TEST_LABELS_FILE); MultiLayerConfiguration multiLayerConfiguration = new MultiLayerConfiguration(X, Y); multiLayerConfiguration .layerConfiguration(new Layer(784, ActivationType.Sigmoid)) .layerConfiguration(new Layer(50, ActivationType.Sigmoid)) .layerConfiguration(new Layer(10, ActivationType.Sigmoid)) .learningRateConfiguration(0.02) .lossConfiguration(LossType.MeanSquareErrorLossFunction) .train(); MultiLayerConfiguration mlcRUN = new MultiLayerConfiguration(XT, YT); mlcRUN.readParameter().run(); }
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