本文整理汇总了Python中NN.makeStandardNeuralNet方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python NN.makeStandardNeuralNet方法的具体用法？Python NN.makeStandardNeuralNet怎么用？Python NN.makeStandardNeuralNet使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类NN的用法示例。
在下文中一共展示了NN.makeStandardNeuralNet方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: range
# 需要导入模块: import NN [as 别名]
# 或者: from NN import makeStandardNeuralNet [as 别名]
#interneuron
NN.Matrix([5,1],[5,1],sigmaR=sigmaR),
NN.Addition([5,1],sigmaR=sigmaR),
NN.ComponentwiseFunction(),
# interneuron 2
NN.Matrix([5,1],[5,1],sigmaR=sigmaR),
NN.Addition([5,1],sigmaR=sigmaR),
NN.ComponentwiseFunction(),
# output
#Matrix([5,1],[2,1],sigmaR=sigmaR),
#Addition([2,1],sigmaR=sigmaR)
NN.Matrix([5,1],[3,1],sigmaR=sigmaR),
NN.Addition([3,1],sigmaR=sigmaR)
])
# a nice simple interface
nn = NN.makeStandardNeuralNet(inputDim=2,outputDim=3,interDim=20,nInter=5,sigmaR=sigmaR)
# simple training set in 2D
n = 100
x = np.zeros([2,1,n])
z = np.zeros([2,1,n])
for i in range(n):
off = np.random.rand() > 0.5
x[:,:,i] = np.random.randn(2,1) + off*3
z[0,:,i] = float(off)
z[1,:,i] = 1.0 - float(off)
n = 200
x = np.zeros([2,1,n])
z = np.zeros([3,1,n])
for i in range(n):
category = np.random.randint(3)