这是一个练手MLP、CNN、RNN的demo，pytorch实现。包含预处理，数据加载，模型构建，训练，测试，性能展示训练模型全套。细致讲解整个代码实现过程的每一步。

在树莓派上用Tensorflow进行声音分类 建立项目 该项目是使用Python 2.7开发和测试的。 在PC / Workstation和Raspberry Pi上安装以下Python库： Tensorflow, Scikit-learn, Librosa 仅在您的Raspberry上安装以下库： Sounddevice 下载UrbanSound8K数据集 训练模型 设置在代码中下载数据集的正确路径。 在要保存训练后的模型的位置设置正确的路径。 在您的PC /工作站上运行“ trainModel.py”。 运行模型 在Raspberry Pi上导出经过训练的模型（“ model

MLP－多层感知机的原理及Matlab实现-附件资源

开源标准数据集 —— mnist(手写字符识别) mnist.pkl 这是MNIST的数据集,方便大家训练自己的模型。 神经网络 MLPClassifier入门代码

有监督的自动编码器MLP 在金融ML竞赛中使用的有监督自动编码器MLP模型的Pytorch实现。 想法是，将训练AE以生成数据集的降维（编码器输出）表示，然后在编码器输出和原始输入的级联中训练MLP。 损失函数可以在任务中进行修改（例如，BCE用于分类，MSE用于回归等）。 可能需要修改输出激活功能（例如，从ReLU到Sigmoid，进行二元交易分类）。 一些代码从我的Resnet存储库中回收（例如GaussNoise层，提早停止，清除了K折）。 基于： :

本程序是把“cccandppp”人博客中的基于opencv+opencvSVM改造而成的，我并没有用opencv里的mlp训练，因为不方便查看，也不方便学习，我用pytorch改写的，可查看实时训练结果。虽然准确率低，但是基本学习还是够用的，后期只要把MLP换成其他高级算法就可以了。pytorch框架非常便于改写里面的算法。

手写体数字识别

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主要为大家详细介绍了python实现多层感知器MLP，基于双月数据集，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等