本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 实现了一个简单的BP神经网络 使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果 使用了25个样本，一共训练了1万次。 该神经网络有两个输入，一个输出端 下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target是训练目标，右边的大图是BP神经网络的测试结果。 以下是详细的代码实现，主要还是基本的矩阵运算。 #include #include #include #include #include <math.

该PPT介绍了神经网络的定义，发展，基本术语，激活函数，损失函数，梯度下降的具体步骤和理论，如何设计一个神经网络选择超参数。适用于像未了解过的同学简单明了通俗的了解神经网络的这一套概念

机器学习之神经网络的公式推导与python代码（手写+pytorch）实现 神经网络使用手写数字数据集分别采用纯python代码实现+pytorch框架实现（1.10） 资源包含两份可执行Python代码+完整数据集+讲解PPT

WORD格式，用MATLAB编程，对变压器故障进行诊断，整理成报告样式，包含数据和流程图，文字说明，

WORD格式，文章详细接受了BP神经网络的原理，发展过程，通过划分训练测试集，先进行BP神经网络的训练，得到模型后，展现训练结果，然后进行测试，识别精确度为85.88%

matlab程序基于bp神经网络车牌识别设计 程序可以运行 需要搭配matlabr2019a 需要的软件参数自行根据软件提示下载 包含程序和报告

人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果，有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力。展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络。

该数据集包含了4317张图片，包含雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香五种花卉，可用于卷积神经网络图像分类的学习，我已将数据集拆分为训练集和测试集两部分，有需要可自行下载

模式识别课程设计报告、课程实验报告 个人从网上找的资料然后运行、截图并总结。希望对大家有用。 声明：手写数字识别系统没有程序，因为我们的老师没要求我们写程序。但网上这种代码很多，很容易找到。

卷积神经网络结构可视化 简介 本文介绍的工具是针对卷积神经网络示意图可视化的，不包括算图。（示意图一般出现在论文中） 常见的卷积神经网络示意图放置工具过多，常用的主要有NN SVG，ConvNetDraw，PlotNeuralNet等。 写这篇重点介绍PlotNeuralNet的教程的原因是国内关于它的教程很少和大都只是面板了官方演示。 常用工具 神经网络 过去的内部比较喜欢用的，特点是很方便，提供给用户的是个相互的网页。 特色 方便，各层直接界面控制增减及变化。 支持三种风格，选择空间大。 支持SVG格式下载。 缺点 可视化界面的最大问题就是很多用户期待的功能为考虑全面，定制程度低。 各层连接不是很好看。 ConvNetDraw 从未使用过，很多博主推荐，但是观感劝退了我。 特色 脚本化控制 尺度自定义 直观 缺点 既没有做到脚本化的自由度，又没有做到交互界面的观感。 不好看。 情节