本文整理匯總了Python中mlp.MLP.add方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python MLP.add方法的具體用法?Python MLP.add怎麽用?Python MLP.add使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類mlp.MLP
的用法示例。
在下文中一共展示了MLP.add方法的1個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。
示例1: fit_model
# 需要導入模塊: from mlp import MLP [as 別名]
# 或者: from mlp.MLP import add [as 別名]
def fit_model(self, X, Y, num_classes):
if self.modeltype == "mlp" or self.modeltype == "rnn":
if self.modeltype == "mlp":
classifier = MLP(self.input_size, self.hidden_sizes, num_classes)
else:
classifier = RNN(self.input_size, self.hidden_size, num_classes)
train_func = classifier.get_train_func(self.learning_rate)
for num_iter in range(self.max_iter):
for x, y in zip(X, Y):
train_func(x, y)
elif self.modeltype == "lstm":
classifier = Sequential()
classifier.add(LSTM(input_dim=self.input_size, output_dim=self.input_size/2))
#classifier.add(Dropout(0.3))
classifier.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
classifier.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
Y_indexed = numpy.zeros((len(Y), num_classes))
for i in range(len(Y)):
Y_indexed[i][Y[i]] = 1
classifier.fit(X, Y_indexed, nb_epoch=20)
return classifier