利用numpy完成全连接层的前向传播和反向传播的梯度下降，可以进行多分类识别。案例运用bp神经网络对手写数字mnist数据集进行分类，训练集精度达到99%，验证集精度达到96%以上。一个输入层一个隐藏层一个输出层，激活函数sigmoid，最后一个softmax，loss function为交叉熵损失函数。
2021-04-13 17:20:23
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Matlab的RBF人工神经网络的分类和回归方法的仿真实例-RBF人工神经网络的分类和回归方法的仿真实例.rar
RBF人工神经网络的分类和回归方法的仿真实例
2021-04-13 17:03:57
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电子科技大学数据挖掘课程 K-Means算法&通过感知机 反向传播算法实现人工神经网络（ANN) 实验报告+代码
2021-04-13 15:07:12
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采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解（ASD）法，作为人工神经网络（ANN）的前置分解方法，将风电功率序列分解为原子分量和残差分量，对原子分量进行自预测，残差分量进行ANN预测，再通过追加最新的风电功率实时数据来更新ASD的结果，进而滑动预测下一个时刻的风电功率。以实际风电场数据进行验证，结果证明了该模型可以有效地处理风电功率非平稳性，产生更为稀疏的分解效果，显著地降低了绝对平均误差、均方根误差计算值的统计区间。
2021-04-13 09:08:12
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神经网络的光学链接非线性均衡
与Leonardo Minelli硕士学位论文固有的python代码开发相关的存储库。 本文的主题是关于通过利用一些人工神经网络实现来实现光纤通信链路的非线性均衡。
2021-04-08 22:02:18
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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
2021-04-07 08:00:13
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Deep_Learning_with_Python
Logistic回归，人工神经网络，卷积神经网络
2021-04-03 22:05:31
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