使用C ++实现非常简单的反向传播神经网络算法以近似f（x）= sin（x）

实验数据集：垃圾邮件数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）。请从spambase.csv读入数据。 数据集基本信息如下：样本数: 4601,特征数量: 57, 类别：1为垃圾邮件，0为非垃圾邮件。

为了实现肺部病症信号的匹配识别，采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和多层感知机（MLP）相结合的肺音信号特征识别方法。采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量，输入多层感知机（MLP）对正常肺音、哮鸣音、干罗音和中湿罗音信号学习。测试结果表明，该分类方法比极限学习机（ELM）与BP神经网络匹配精准率更高，达到91.67%。

城市人流量预测任务可以视为一个回归任务，旨在根据历史记录预 测城市各区域的人流入和流出量，进而辅助城市管理。为简化研究，将 直接对待研究的城市区域按水平和垂直划分为若干个小区域。 任务目标：利用过去六小时录得的流入流出量，预测未来一 小时、两小时和四小时的流入流出量； 数据处理：先对数据进行规范化处理；而后参考实验4，按照 任务目标对原始数据进行滑窗采样，构造训练集、验证集和 测试集，三者比例为7：1：2； 模型要求 1. 模型结构：模型应同时使用卷积神经网络（CNN、残差 结构等）和循环神经网络（RNN、LSTM、GRU等）； 2. 模型优化： 1. 针对不同类型的模块应用不同的归一化操作； 2. 至少使用一次Dropout； 3. 损失函数中需添加正则化项； 4. 应用早停机制； 结论内容 1. 【表格】报告待预测的三个时间点在三种评 价指标（MAE、RMSE、MAPE）下的性能， 并用黑体标注出最佳一项； 2. 【绘图】探究使用不同正则化参数、Dropout 丢弃值以及早停忍耐值对结果的影响。 1. 模板：按此前指定的实验报告模板； 2. 要求：图文表并茂，粘贴关键的高亮代码；

内含多种预测方法，含有解释PPT与源文件代码数据集

使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN

给出完整Python代码，用于图像识别，可用于深度学习的入门。

具体介绍可以看我的博客： 算法笔记（22）MLP手写识别及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

深度学习关于很好的资料，多层感知机

CIFAR_MLP_Pytorch_Lightning 使用Pytorch照明库对多层感知器（MLP）神经网络进行了训练。 CIFAR数据集用于对神经网络进行分类。 进行不同的实验并观察结果。 实验类型和网络验证准确性如下： 版本1：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：512 Optim：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4706 版本2：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4626 版本3：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD RELU Val_Acc：0.5089 版本4：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：ADAM RELU Val_Acc：0.5114 版本5：B_SIze：32 H_Layers：1 H