进入深度学习阶段。建在路边石上
conx的Python项目详细描述
深入学习的入口
内置在python 3的keras 2上。
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使用一个简单的 界面易于可视化和有用的分析。建立在 路缘石，可以使用 TensorFlow， Theano，或 CNTK。
可以通过提供大小将网络指定给构造函数。为了 例如，network（“xor”，2，5，1）使用 2节点输入层、5单元隐藏层和1单元输出层。 然而，任何复杂的网络都可以使用 net.connect()方法。
通过目标函数计算异或：
importconxascxdataset=[[[0,0],[0]],[[0,1],[1]],[[1,0],[1]],[[1,1],[0]]]net=cx.Network("XOR",2,5,1,activation="sigmoid")net.dataset.load(dataset)net.compile(error='mean_squared_error',optimizer="sgd",lr=0.3,momentum=0.9)net.train(2000,report_rate=10,accuracy=1.0)net.test(show=True)
创建动态的、呈现的可视化效果，如下所示：
示例
见 conx-notebooks 以及 其他示例。
安装
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