机器学习BP神经网络代码，适合小白，直接导入数据，就能跑。贼方便

当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带领读者构建一个真正、有效的神经网络，而不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习的理论。 ——M Ludvig 强烈推荐本书。这本书使得人工神经网络的概念非常清晰而容易理解。读者应该尝试重复本书中给出的示例，以便让本书发挥大的作用。我就是这么做的，效果不错！ ——美亚的一位读者 如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话，这应该是你的第1本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神经网络所需的所有知识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。 ——Niyazi Kemer 这是一本优秀的入门图书，它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神经网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数学知识，特别是矩阵乘法和一些简单的微积分，使得读者能够很容易接受一次数学训练。它使用IPython作为计算平台，引导读者使用Python编写神经网络。 ——Daniel Oderbolz

Slim GAIN（SGAIN）的pytorch代码实现，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125459154

深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip也可作为人工智能大作业 深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip 环境 数据集： Fer2013 ，Emoji表情集 神经网络框架： Keras,Tensorflow-gpu 分类器： 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境： python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见：environment.yaml

基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以 preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以 preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以 preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像

深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。

基于神经网络模型对具体病症的诊疗与分析项目源代码。 将临床上特应性皮炎患者不可描述的自然语言处理成可量化、可统计的数据，建立特应性皮炎患者的数据库，找出他们其中的相似点和共通点，并搭建神经网络模型，使用现有数据对模型进行训练，最终实现自动诊疗并导出病人治疗方案。 本项目创新点在于通过NLP对医院电子病例中自然语言进行数据化格式化处理，解决了自然语言由于其目标表示的复杂性、映射类型的多样性等特点造成的语义和语法的模糊性，帮助医院制定个性化治疗方案。 将临床上特应性皮炎患者不可描述的自然语言处理成可量化、可统计的数据，建立特应性皮炎患者的数据库，找出他们其中的相似点和共通点，并搭建人工神经网络，使用现有数据对模型进行训练，最终实现自动诊疗并导出病人治疗方案。 本项目创新点在于通过NLP对医院电子病例中自然语言进行数据化格式化处理，解决了自然语言由于其目标表示的复杂性、映射类型的多样性等特点造成的语义和语法的模糊性，帮助医院制定个性化治疗方案。

Pytorch实现全连接神经网络模型和卷积神经网络训练MNIST数据集 Pytorch实现全连接神经网络模型/卷积神经网络训练MNIST数据集，并将训练好的模型在自己的手写图片数据集上测试 目录说明： CNN文件夹是用来保存卷积神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 FC文件夹是用来保存全连接神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 dataset文件夹是保存MNIST官方数据集的文件夹，不需改动 images文件夹是用来保存REAEDME.md文件中引用的图片的，不需改动 my_mnist_dateset文件夹是用来保存自己手写数字图片与标签文件的，自己手写的图片请放在my_mnist_dateset/classify对应的文件夹中 make_ours_dataset.py文件是用来处理my_mnist_dateset文件夹下的图像并生成标签用的 requirements.txt文件是环境配置文件

pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。

1.领域：matlab，RBF神经网络进行自适应控制算法 2.内容：RBF神经网络进行自适应控制，由RBF网络辨识jacobian信息+matlab操作视频 3.用处：用于RBF网络辨识jacobian信息算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。