自己编写并优化的贝叶斯模型，用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手！ 语言为Python，在Python3.6~3.8均可运行，需要安装numpy

1、资源内容：基于Python实现神经网络与深度学习大作业（源码）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

主要介绍了Python编程实现的简单神经网络算法,结合实例形式分析了神经网络算法的原理及Python相关算法实现技巧,需要的朋友可以参考下

介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？

代码已经调通，跑出来的效果如下： # coding=gbk import torch import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F ''' Pytorch是一个拥有强力GPU加速的张量和动态构建网络的库，其主要构建是张量，所以可以把PyTorch当做Numpy 来用,Pytorch的很多操作好比Numpy都是类似的，但是其能够在GPU上运行，所以有着比Numpy快很多倍的速度。 训练完了，发现隐层越大，拟合的速度越是快，拟合的效果越

python 神经网络 neurolab包

python神经网络预测世界杯

python神经网络编程，是入门深度学习必备书，附上该书的源代码

BP神经网络实例及代码分析(python+tensorflow)

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且