资源代码实现了bp全连接神经网络代码
不使用pytorch，tensorflow等神经网络学习框架
一、功能实现：
1.实现自动求导功能
2.实现adam学习率优化器代码，可以提升学习率，加快收敛
3.numpy实现矩阵运算
4.实现softmax交叉熵损失函数
5.实现递归运算每一层神经网络
6.实现训练过程中损失函数loss下降显示，使用matplot实现
二、作用：
1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络，了解神经网络工作的几大部分
前向计算，激活函数，损失函数，求导
2.复现论文的adam优化器实现，实现一阶矩估计，二阶矩估计
三、能学到什么：
1.adam优化器实际代码实现
2.求导过程计算
3.matplot显示图表
4.numpy矩阵运算实现
5.递归实现层集计算
四、阅读须知：
1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成
2.此资源未使用框架，求导也是代码实现，主要是公式求导，后期会推出计算图求导的版本
3.不包含cnn卷积神经网络，不适用于特征提取，后续可能会增加cnn模块
4.本资源目前只实现relu激活函数，需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
2024-01-11 14:57:10
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ThinkPHP是一个开源的，快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，遵循Apache2开源协议发布，是为了敏捷WEB应用 开发和简化企业级应用开发而诞生的。拥有众多的优秀功能和特性，
2024-01-10 18:21:41
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2024-01-10 18:19:20
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