《表4 多层感知器结构：基于多层感知器和运动轨迹的海上目标类型识别》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
根据样本维数与标签维数构造多层感知器，多层感知器网络结构如表4所示。
| 图表编号 | XD00161991500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.03.20 |
| 作者 | 赵璐、马野、李晓芳 |
| 绘制单位 | 海军大连舰艇学院学员五大队、海军大连舰艇学院导弹与舰炮系、海军大连舰艇学院导弹与舰炮系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 训练集和测试集的多层感知器神经网络分析结果》2020.09.01
- 《表2 鞍部识别结果统计：融合卷积神经网络与多层感知器的鞍部识别方法》2021.02.01
- 《表2 精确度对比试验：基于多层感知器生成对抗网络的电网智能客服技术研究》2021.02.20
- 《表1 验证计算机配置：基于多层感知器生成对抗网络的电网智能客服技术研究》2021.02.20
- 《表2 多层感知器神经网络训练、测试、保持样本结果分类》2020.09.25
- 《表2 多层感知器ANN分析SPSS网络信息》2020.06.01
- 《表1 结果对比：基于多层感知机的密封继电器PIND信号识别》2020.04.01
- 《表7 多层感知器神经网络分类表》2020.06.25
- 《表5 少量样本分类结果：基于多层感知器和运动轨迹的海上目标类型识别》2020.03.20
- 《表7 多数样本分类结果：基于多层感知器和运动轨迹的海上目标类型识别》2020.03.20
- 《表2 清洗后数据示例：基于多层感知器和运动轨迹的海上目标类型识别》2020.03.20
- 《表1 原始数据示例：基于多层感知器和运动轨迹的海上目标类型识别》2020.03.20
- 《表4 利用多层感知器进行大豆产地分类的训练子集、测试子集、保持子集结果》2020.07.28
- 《表1 联合特征向量构成：基于眼动预测与多层邻域感知的显著目标检测算法》2020.06.10
- 《表1 模拟实验结果：基于多层感知器神经网络的智能分类算法》2020.03.10
- 《表2 车道线检测正确率：多层感知器自监督在线修正的道路识别算法》2019.08.01
- 《表1 算法处理时间：多层感知器自监督在线修正的道路识别算法》2019.08.01
- 《表2 感知器和多层感知器知识点双语教学案例设计》2019.10.10
- 《表4 分类准确率对比：基于多层感知机的蛋白质变性温度预测》2019.08.01
- 《表1 相关性分析：基于神经网络多层感知器的外围护结构多目标优化影响指标选取研究》2019.04.25