收集一些Python 神经网络相关的练习源码,注释丰富,是一些学习Python时候自己完成的一个神经网络相关代码,或许对你有参考作用。可完成的功能有:简单神经网络实现自定义损失函数(利润最大化)、计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数,神经网络的优化、模拟神经网络迭代的轮数,动态控制衰减率,简单神经网络实现自定义损失函数,加入学习率的设置(指数衰减),加入L2正则化损失的实现,不包含隐层,获得一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2 正则化损失加入名称为'losses'的集合里,定义一个滑动平均的操作,这里需要给定一个列表,每次执行这个操作时,列表里的元素都会被更新。
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