业分类-物理装置-一种深度多层网络驱动的特征聚合类别划分器.zip

这个代码， 跟B站深度学习教学视频同步。基于Tensorflow 1.13.1, 使用内置的MNIST手写数字集，进行双层神经网络的训练。训练使用了格式化代码，在此基础上，可以轻松增加模型的层数。

食源性疾病总是通过多种媒介传播（例如新鲜蔬菜和水果），并揭示出多层网络可以传播具有复杂相互作用的致命病原体。 在本文中，首先，我们使用仅依赖于两个分布的“自上而下”的分析框架来描述具有任意数量层的随机多层网络。 这两个分布是多层网络的重叠度分布和边缘类型分布。 其次，基于这两个分布，我们采用多层网络多样性的三个指标来衡量网络层之间的相关性，包括网络的丰富性，相似性和均匀性。 网络丰富度是形成多层网络的层数。 网络相似度是不同层共享同一边缘的程度。 网络均匀度是每层边缘数的方差。 第三，基于简单的流行病模型，我们分析了网络多样性对协作与竞争共存的相互作用流行病阈值的影响。 我们的工作扩展了“自上而下”的分析框架，以处理更复杂的流行病情况和更多的多样性指标，并量化了层间协作和层内传输的阈值之间的折衷。

不使用框架, 用python实现神经网络,识别mnist中的手写数字,使用Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术

完全手写的CNN代码，没有用任何框架和三方库，基于matlab的完美代码，运行效率很高，作为初学者转的必备，课运行！！！！！！！！！！ 一切框架来自手写！！！！

BPNet算法是一种最有效的多层神经网络学习方法算法实现分类。包括已实现的代码和训练、测试的数据集。