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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

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 usefrom uc.mlp import MLPimport numpy as np# generate sampleX = np.linspace(-np.pi, np.pi, num=5000).reshape(-1, 1)Y = np.sin(X)print(X.shape, Y.shape)# fit and predictmlp = 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 resultimport matplotlib.pyplot as plt  plt.plot(X, pred)plt.show()

更多示例

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