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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keras在ImageNet数据集预训练的VGG19官方权重，包含全连接层。由于文件太大，我给压缩成了.rar文件。
（踩坑记录：csdn下载上目前能搜到的另一个是假的！里面是vgg16的权重，不要下载！）
2021-04-02 15:23:16
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我们在使用sql代码时，经常有人问内连接（inner）、外连接(left/right)、全连接(full)、交叉连接(cross)的区别与使用。这是非常关键的，一旦这糊乱使用，将给数据带来严重后果。这个例子是用数据实例解说:SQL内连接、外连接、全连接、交叉连接。读者一目了然，当中的概念便明白了。
2020-01-03 11:40:13
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通过模块化的编程思想，运用Tensorflow搭建的全连接神经网络，代码包括5个文件，分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py，分别对应生成数据集，前向传播，反向传播，测试模型，运用模型做预测的功能
2020-01-03 11:40:04
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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2019-12-21 21:05:41
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python语言编写简单三层神经网络做二分类问题，隐含层激活函数为tanh函数，输出层为sigmoid函数，可视化loss/accuracy随迭代次数的变化以及散点图。
2019-12-21 20:37:23
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1.使用pytorch，使用全连接层，而不是用卷积层，要求有两层隐含层
2. 尽一切可能提高准确率，在这里训练集上达到99.9%以上
2019-12-21 20:36:56
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