BP（Back Propagation）算法是一种有导师的学习算法，它分两个阶段：正向传播阶段和反向传播阶段。BP算法现已成为人工神经网络中最引人注意应用最广泛的算法之一。本文简要介绍了BP算法的基本思想、数学模型、算法推导及算法的实现过程。另外，本文给出了BP算法的两个应用，其一为手写数字的识别问题，其二为智能小车自动寻经问题。通过Matlab仿真实验表明，用BP神经网络可以很好的解决以上类似问题。
该资源包含1个报告、1个PPT讲稿、Matlab仿真程序及Matlab运行情况录像，供大家学习参考！
2021-09-06 17:20:04
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C++ 实现全连接神经网络算法识别 Mnist 手写数字。
本程序使用全连接神经网络进行手写数字识别的训练和预测。当然修改一下输入和输出节点数，调整网络层数，也可用于其他多分类或回归问题。
代码结构参考了 yolo(You Only Look Once) 项目源码框架 darknet.
2021-09-05 13:12:13
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官方手写数字识别数据集，压缩包内包含四个压缩文件：t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz
2021-09-02 11:15:21
11.06MB
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