摘要： 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。
Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。前不久，我曾写过一篇文章，对神经网络是如何工作的进行了简单的讲解。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。本文将利用NumPy实现简单的神经网络，在实战中对其进行深层次剖析。最后，我们会利用分类问题对模型进行测试，并与Keras所构建的神经网络模型进行性能的比较。
Note：源码可在我的GitHub中查看。
在正式开始之前，需要先对所做实验进行构思。我们想要编写一个程序，使其能够创建一个具有指定架构（层的数量、大小以及激活函数）
2022-10-22 19:40:51
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本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。
2022-10-21 09:04:01
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MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-10-19 19:08:09
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