全连接神经网络实践案例分享
本文将分享一个全连接神经网络的实践案例，该案例基于神州数码2022校园技术大赛的数据集进行数据分析和预测。使用Python编程语言，引入所需的库，并定义了一个包含4层隐藏层和1层连接层的全连接神经网络。激活函数采用了Tanh和Relu的组合，这种组合在之前的实验中表现良好。由于数据维度较少，直接降维效果不佳，因此选择了这种先升维再降维的方式。快来了解这个全连接神经网络的实践案例吧！
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