全连接神经网络(DNN)分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置 #这里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类nn.Module的所有属性 # super()需要两个实参，子类名和对象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 1

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下： model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to

先用最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后加上批标准化验证是否有效 首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet，命名为net.py import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn,optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets,transforms #定义三层全连接

全连接层FCN的visio图

1.单层感知机 2.多层感知机 3.常见梯度优化 3.常见损失函数 4.多个例子 5.可以直接开会讲，适合学习和汇报 6.常见的激活函数介绍 7.使用房价预测问题介绍了单层感知机模型 8.BP神经网络 9.前馈神经网络 10.梯度优化实例 11.MLP神经网络

MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） DNN深度神经网络/全连接神经网络，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

用于回归分析的具有完全连接层（多层感知器）的神经网络的基本实现。 目前它支持任意数量的层，所有层都具有相同的激活函数（'tanh'、'sigmoid' 或 'relu'）和 L2 正则化因子。 可以使用内部字典添加激活函数。 输出层的激活函数是线性的。

手写体识别要用到的数据集，推测数字的源代码，以及查看数据集要用到的源代码

MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。