# MLP **Repository Path**: microic/uc ## Basic Information - **Project Name**: MLP - **Description**: uc 一款专注于数据分析的深度学习框架 - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2020-06-30 - **Last Updated**: 2022-09-03 ## Categories & Tags **Categories**: machine-learning **Tags**: None ## README # uc 一款专注于数据分析的深度学习框架 ***Windows*** ***Linux*** ## 对比测试 + [uc.mlp.MLP VS sklearn.neural_network.MLPRegressor ](examples/demo.ipynb) ## 安装 pip install uc ## 功能特性 + 支持特征重要性 + 支持缺失值 + 支持am2/am2l/a2m2/a2m2l激活函数 + 支持softmax/hardmax/mse/hardmse损失函数 + 支持fc/add/conv运算 ## 第一个例子
# let's use a simple example to learn how to use from uc.mlp import MLP import numpy as np # generate sample X = np.linspace(-np.pi, np.pi, num=5000).reshape(-1, 1) Y = np.sin(X) print(X.shape, Y.shape) # fit and predict mlp = MLP(layer_size=[X.shape[1], 8, 8, 8, 1], rate_init=0.02, loss_type="mse", epoch_train=100, epoch_decay=10, verbose=1) mlp.fit(X, Y) pred = mlp.predict(X) # show the result import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(X, pred) plt.show()## 更多示例 + [分类: iris](examples/iris/) + [回归: image painting](examples/image-painting/) + [分类: mnist](examples/mnist/)