纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench

全连接神经网络 应用 手写数字识别0〜9 使用mnist训练集 训练集为50000张图片 测试集为10000张图片 达到的效果拟合度99.70％，测试集上准确率98.38％ ，在训练了28个epoth获得 算法细节 使用反向传播算法计算梯度dw和db 采用L2正则化 采用随机梯度下降算法 min-batch大小为10 使用fmincg高级优化算法执行渐变下降的单次迭代 数据归一化 参数初始化 生成第l层的w和b，k为第l-1层的神经元个数 使用方差为1 / k的高斯分布生成w，方差为1的高斯分布生成b 这一定幅度加快了训练速度，详细联系作者 对输出层采用softmax层，得到每个类别概率分布的输出 更多测试细节 不同超参数得到的训练结果报告 详细数据报告联系作者 超参数 训练集上拟合度 测试集上准确率 训练的epoth数 未优化的bp神经网络 优化算法改变，将fminunc改成fmincg

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层，输入图片需要满足28*28

北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程第四章：全连接神经网络

深度学习初步，全连接神经网络，MLP从原理到实现（二）原理部分，过拟合，激活函数，batc。。。 深度学习原理.pdf

matlab中的BP神经网络代码

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使用飞桨（Paddle）构建单层神经网络.ipynb

基于TCP的全连接端口扫描，简单易懂，已编译通过可运行！