人工神经网络模型是怎么搭建和运行的?能用Python举个实际例子吗?
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MinDS模型的matlab代码-lrp_toolbox:LRP工具箱为支持Matlab和Python的人工神经网络提供了简单且可访问的LRP
MinDS模型的matlab代码用于人工神经网络的LRP工具箱(1.3.1) 分层相关传播(LRP)算法通过使用学习到的模型本身的拓扑结构,通过将相关性得分分配给输入的重要组成部分,来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP工具箱为支持Matlab和python的人工神经网络提供了简单且可访问的LRP独立实现。 工具箱实现了Caffe深度学习框架的LRP功能,作为10/2015年发布的Caffe源代码的扩展。 Matlab和python的实现旨在用作沙箱或游乐场,以使用户熟悉LRP算法,因此在实现时要牢记可读性和透明性。 可以使用原始文本格式,Matlab的.mat文件和python / numpy / cupy的.npy格式导入和导出模型和数据。 请参阅实际中的LRP工具箱 要在浏览器中尝试基于python的MNIST演示或基于Caffe的ImageNet演示,请单击相应的面板: MNIST 图片 文本 一个基于神经网络的简单LRP演示,该神经网络预测了手写数字并使用MNIST数据集进行了训练。 基于使用Caffe实现的神经网络的更复杂的LRP演示。 神经网络预测图片的内容。 解
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(源码)基于Python和人工神经网络的手写数字识别系统.zip
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