matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训

Centos中Squid代理服务器安装和基本设置(含反向代理) 给网络班的学生上课时使用的简单教学课件。

nginx正向配置和反向配置 适用于中高级同学 企业内部映射、隧道常用

该代码实现了用于教程目的的多层反向传播神经网络，并允许在输入、输出和隐藏层中训练和测试任意数量的神经元。 隐藏层的数量也可以变化。 共有三个文件，其中 MLBPN_Train.m 用于在所需输入模式上构建和训练多层网络，MLBPN_Test.m 用于测试训练后的神经网络。 您可以通过修改DefinePattern.m文件来提供自己的训练模式。 如果需要，学习率、总迭代次数和激活函数都可以更改。 该代码使您能够单独修改前向和反向传播阶段，以允许在复杂的训练数据上快速收敛。

TJU数据库实践，豆瓣读书数据库反向设计。含括数据库、前端开发等内容。内含实践报告、SQL语句、PPT汇报。

什么是正向代理,什么是反向代理

基于python实现的BP神经网络手写数字识别模型实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能 课程作业 手写数字数据集 BP网络模型识别手写数字 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法。反向传播要求人工神经元（或“节点”）的激励函数可微。

使用C++类封装BP神经网络

Celeste逆向工程 为了共享（我希望在ROM入侵的早期日子里做得更多），我在这里放置我的代码/发现，以防有人发现它有用。 稍后我可能会清理它，使事情更易于使用，更多工具，文档，但是我在这里没有任何实际目标。 那里已经有一个整个Celeste改装社区，他们已经做了很多工作并拥有正式的工具。 我只是喜欢从头开始看我能做什么的挑战！ 免责声明：此操作非常快（大多数星期六），并且没有参考资源，因此非常非常粗糙。 地图/关卡查看器演示 通过可视化学习很有趣。 最近，我一直在使用作为一种快速而肮脏的Web绘图工具。 尝试将这两件事放在一起是有意义的，因此我制作了一个快速的关卡查看器。 。 为了不遗漏整个游戏的地图数据，我只添加了前两个地图。 但是，如果开发人员希望我不放这两个地图，我会很乐意删除Codepen演示，直到我添加一种本地加载.bin文件的方法为止。 查看器代码也位于此存储库中。