文件名称：feed-forward-neural-network:使用威斯康星州诊断数据集的用于乳腺癌检测的多层感知器的实现
文件大小：183KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 10:25:48
python machine-learning deep-learning tensorflow pytorch
多层感知器 这是最近完成的研究的一部分：（2017年9月至2017年11月） []。 多层感知器（MLP）是一种具有一个或多个隐藏层的人工神经网络。 按照惯例，MLP由一个输入层，至少一个隐藏层或中间层组成，然后由一个输出层组成（Negnevitsky，2005）。 请参考下图： 图片来自 。 具有六个输入神经元，两个隐藏层和一个输出层的多层感知器。 MLP的此实现是使用Python和TensorFlow编写的，用于使用进行乳腺癌检测的二进制分类。 官方数据集信息指出以下内容： Features are computed from a digitized image of a fine needle aspirate (FNA) of a breast mass. They describe the characteristics of the cell nuclei pres
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feed-forward-neural-network-master
----log_path()
--------Sun Oct 8 18:37:05 2017-test()
--------Sun Oct 8 18:37:05 2017-training()
----figures()
--------mlp-network.png(15KB)
--------training_and_testing_results.png(59KB)
--------confusion_matrix_mlp.png(41KB)
----train.py(1KB)
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----MLP.py(12KB)
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----neural_network()
--------__init__.py(5KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(8KB)