本科毕业设计用网上的源码 简单的中文文本情感分类 一个用 PyTorch 实现的中文文本情感分类网络，代码较简单，功能较丰富，包含了多种模型 baseline。 环境需求 python == 3.6 torch == 1.1.0 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v4 @ 2.10GHz NVIDIA TITAN Xp 其余的见 requirements.txt 使用方法 先预处理，./run_preprocess_word2vec.sh 或 ./run_preprocess_elmo.sh 3（3 是 gpu 编号） 然后运行 python3 main.py --config_path config_cnn.json 预处理 将所给文本的每个词转换成预训练模型的词向量后存到文件里。我分别尝试了这两种 embedding： ELMo 中文预训练模型，1024d（ Chinese-Word-Vectors，300d（ 请自行下载相应的模型文件到 data/word2vec/ 或 data/zhs.model 文件夹下。 具体细节见 preprocess.py 文件

随着攻击技术的不断进步，基于机器学习(Machine Learning，ML)、深度学习(Deep Learning，DL)等技术的建模攻击严重威胁了PUF的安全。针对Glitch PUF单元电路静态输出的缺陷，首次提出使用多层感知器(Multilayer Perceptron，MLP)算法对Glitch PUF进行机器学习，解决了Glitch PUF输出为非线性可分数据的问题，能够对Glitch PUF攻击并预测其输出。实验表明，对比于逻辑回归(Logistic Regression，LR)算法和随机森林(Random Forest，RF)二分类算法，提出的MLP算法显著降低了预测错误率。

p 原始的多层感知器实现 用法：mlp输入数据输出目录纪元最大速度图层-cfg 输入数据-带有数据的文本文件的路径：每行包含点坐标及其类标签 output- dir-包含训练结果的dir的路径（将包含errs.txt，errs_val.txt，weights.txt，results.txt） epoch-max- [int]最大纪元数 速度-[双]学习速度 layers-cfg-文本文件的路径，其中包含带有隐藏层的输出编号的一行 err_graph.py-用于培训和验证错误可视化的脚本 用法：python err_graph.py draw_results.py-用于分类结果可视化的脚本 用法：python draw_results.py results-path results-path ：output-dir / results.txt

时间序列 使用ARIMA和MLP进行时间序列预测

多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

用于生成博客连接供阅读者下载

Comparison with ground truth and triangulation provided, with varying amounts of gaussian noise added in train and test data.

具体描述见 使用pytorch框架编写网络，使用pyqt5编写界面。基于多层感知机、支持向量机、以及transformer编码器的医疗辅助决策程序，可用于相关课程大作业。包含的transformer编码器结构，使用了vit（vision transformer）的网络结构。

预测AUCORP Preempcion de Valores en系列de Tiempo（预测时间序列）usando MLP，LSTM-RNN 重要信息Entrega 2-Python 08/09/2019： : Entrega 1-Weka： : Analisis Normalizado： ： Analisis否Normalizado： : 配置 正确的Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸2 配置1 Entorno Conda进口商品：（ Para进口商品，包括Anaconda 3。 La版本de python和demas estan determinados en el siguiente entorno） 配置2 配置指令 相依性： Python 3.6 （不推荐使用ES基本版con sta版本ya que Py3.7 no corren algu

Multilayer feedforward networks are universal approximators