《MATLAB神经网络原理与实例精解》是2013年2月清华大学出版社出版的图书，作者是陈明。本书结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用，并给出了大量典型的实例供读者参考。而本文件主要是本书配套的每个章节对应实例的代码，希望可以帮助大家更好的学习MATLAB神经网络！

主要为大家详细介绍了Tensorflow卷积神经网络实例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

BP神经网络实例及代码分析(python+tensorflow)

资源内容为卷积神经网络实例（手写字母识别）--PyTorch。 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱：1454196320@qq.com

MATLAB神经网络原理与实例精解书上的所有案例源文件，供大家参考 第2章：MATLAB快速入门；第4章：单层感知器；第5章：线性网络；第6章：BP线性网络.......

我就废话不多说了，直接上代码吧！ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) np.random.seed(1) BATCH_SIZE = 64 LR_G = 0.0001 LR_D = 0.0001 N_IDEAS = 5 ART_COMPONENTS = 15 PAINT_POINTS = np.vstack([np.linspace(-1,1,AR

复杂网络研究，真实世界网络经典示例：足球队，鲸鱼群

BP神经网络实例，以手机品牌中的单个字符为样本来训练BP模型，识别率80%+。内含一个VC2010工程

MATLAB神经网络原理与实例精解，系统深入学习MATLAB神经网络

1. 导入各种模块 基本形式为： import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据（以两类分类问题为例，即numClass = 2） 训练集数据data 可以看到，data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转化，利用keras提高的to_categorical函数 label = np_utils.to_categorical(label, numClass 此时的label变为了