从零开始的神经网络：从零开始构建的神经网络，不使用机器学习库。 解决了我定义的分类问题，但可以进行调整以更加灵活。 该网络对测试...

Stratch的神经网络 这个项目是我从头开始创建的神经网络。 它在任何时候都不使用机器学习库。 在这种特定情况下，它解决了分类问题。 它创建了一个由数据点组成的随机3臂螺旋（想象一个二维图上的一堆数据点，看起来像是3臂的螺旋，有点像银河系），所有点都属于其中一个这些武器。 神经网络的工作是对每个点属于哪个分支进行分类。 这不是我自己的逻辑。 反向传播，神经元权重，损失函数，整流线性输出（relo.py）和优化器的数学也不是我的（显然是哈哈），但是它们的实现是。 该网络在独立测试数据上可达到85％的准确度，并具有可管理的过拟合功能。 注意 如果已经下载了该项目，则运行该项目，前提是已安装了适当的软件包。 导航到Layer.py并运行。 组织 层 该文件本质上定义了网络，此处定义了每一层的神经元数量，以及更改神经元权重和反向传播的方法。 此外，此文件还会创建数据以进行训练并测试数据。 在此文