神经网路全连接层的代码实现，包含一个输入层一个输出层一个隐层，用numpy实现。前向传播和反向传播均用代码实现，并没有借助tensorflow框架。这只是一个简单的神经网络模型，仅供学习，便于理解神经网络算法中前向传播和反向传播过程，以及利用梯度下降算法更新权重参数的实现过程。

神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导 神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid 和TanH 代价函数对介绍二次代价函数(Quadratic Cost)，交叉熵代价函数(Cross-entropy Cost)

通过混合转换和依赖于峰值时序的反向传播来启用深度峰值神经网络 这是与在发表的论文“使用混合转换和峰值定时依赖的反向传播实现深度尖峰神经网络”相关的代码。 培训方法 培训分以下两个步骤进行： 训练ANN（'ann.py'） 将ANN转换为SNN并执行基于尖峰的反向传播（'snn.py'） 档案文件 'ann.py'：训练一个ANN，可以提供输入参数来提供建筑设计，数据集，训练设置 'snn.py'：从头开始训练SNN或执行ANN-SNN转换（如果有预训练的ANN可用）。 / self_models：包含ANN和SNN的模型文件 'ann_script.py'和'snn_script.py'：这些脚本可用于设计各种实验，它创建可用于运行多个模型的'script.sh' 训练有素的人工神经网络模型 训练有素的SNN模型 问题 有时，“ STDB”的激活在训练过程中会变得不稳定，从而

bp神经网络matlab源码% Java 中Backpropagation的简单实现。 % MiaoDX % 2016 年 10 月 我们想要做什么。 ML(/DL) 库的开源实现有很多惊人的，在深入研究这些伟大的项目之前，我认为真的有必要手动实现一个简单的人工神经网络。这样，我们不会将这些工具包视为BlackBoxes和刚刚Draw的图形和希望，我们将不确定的时间后取得不错的成效，请在另一方面，我们确保我们CAN写ANN或它的简单的一部分。 在这个 repo 中，介绍了Backpropagation的 java 实现。 参考 互联网上有一些很好的资源可以解释 BP，有些是清晰的，有些是数学的，有些对我们（尤其是我）来说太难或太复杂了。 这里有一些我认为值得一读的文章： [中国人] [中国人] 一开始，我是按照第三篇文章写的，后来发现有可能是在计算error($\delta$)时，可能有问题，然后我找到了第二篇，太棒了。但是我仍然帮助你阅读第三篇文章（第一篇），因为它真的很有表现力。 设计与实现 为了不让这个页面太复杂，设计原则和实现细节或技巧可以在，这是一篇好文章-.-。 变更日志

Matlab代码sqrt 神经网络学习 在这个项目中，我们将为神经网络实现反向传播算法，并将其应用于手写数字识别的任务。 该项目是吴安德（Andrew Ng）的练习。 要开始该项目，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到目录中。 ex4data1.mat有5000个培训示例。 该项目的起点是ex4.m Octave脚本。 神经网络 在前面的文章中，我们为神经网络实现了前馈传播，并使用它提供的权重来预测手写数字。 在这个项目中，我们将实现反向传播算法来学习神经网络的参数。 可视化数据 首先，通过调用函数displayData可视化训练数据并将其显示在二维图上： 图1：训练数据示例 每个训练示例都是20像素乘20像素的数字灰度图像。 每个像素由一个浮点数表示，该数字指示该位置的灰度强度。 将20 x 20像素像素网格“展开”为400维向量。 这些训练示例中的每一个都成为数据矩阵X一行。 这为我们提供了一个5000 x 400的矩阵X ，其中每一行都是一个手写数字图像的训练示例。 训练集的第二部分是5000维向量y ，其中包含训练集的标签。 为了使事情与没有零索引的Octave / Mat

当前电子鼻对有毒气体的识别存在数据量少,训练生成的神经网络映射能力差等问题。本文以甲醛和甲醇为目标气体,采用自制的气敏传感器对甲醛和甲醇进行数据采集,并对采集到的数据进行滤波和平滑处理,以提取不同传感器对目标气体的响应值。依据准则函数生成伪随机数,并建立伪随机特征值矩阵以扩大有效数据量。利用主成分分析 (PCA)法对特征值进行降维处理,选择贡献率大的主元成分作为反向传播(BP)神经网络的输入向量,构造PCA-BP神经网络。分别用实测特征值矩阵和伪随机特征值矩阵训练PCA-BP神经网络,通过对比分析两个网络得出,实测特征值矩阵的识别率为92%,而伪随机特征值矩阵的识别率为97%。结果表明,伪随机特征值矩阵能有效提高PCA-BP神经网络的映射能力,提高识别正确率。

这是我在机器学习课程上做汇报用的反向传播算法的PPT，主要是通过学习吴恩达老师的课程总结得来

深度学习基础之反向传播算法Good.pdf

快速入门深度学习（六）——彻底搞懂前向_反向传播.pdf

吴恩达机器学习课程反向传播算法的数学推导 Proof of Back Propagation Algorithm.pdf 【本文旨在给出吴恩达机器学习课程反向传播算法的数学推导】