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numpy手写BP神经网络-分类问题
numpy手写BP神经网络-分类问题
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numpy手写BP神经网络-分类问题
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Python使用numpy实现BP神经网络
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本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络，由于是做regression而不是classification，因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。 import numpy as np class NeuralNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, ou
基于BP神经网络的手写数字识别
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使用BP神经网络识别手写数字
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NIST提供的是28 * 28的图片，因此输入层是754维的向量。隐层输出层为10维向量 公式定义： 输出层：01 ... 01 隐层：Y1 ... YN 输入层：X1 ... XM 输入层与隐层间的权值$ V_ {ij} $ 隐层与输出层之间的权值$ W_ {jk} $ 使用函数$ F（X）= \压裂{1} {1个+ E ^ { - X}} $ 准确值D1 ... DL 学习率ETA 隐层与
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卷积神经网络实现手写数字识别（纯numpy实现）--python手撕卷积神经网络代码
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纯手写卷积神经网络，未使用任何神经网络框架，使用numpy纯手写卷积神经网络，研究此代码可充分搞懂卷积神经网络原理，本人也是通过此代码亲自走过来的。代码简单。 适用人群：适用于有意愿彻底搞懂卷积神经网络底层...
numpy-1.19.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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numpy-1.19.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl，官方网络下载非常慢，目前也没看到别的网站有镜像，自己到官网下慢慢下载下来，上传供大家使用，我测试没问题。大家学习进步喔
numpy-1.19.3+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl
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numpy-1.19.3+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应python3.8版本为轮子文件，可通过pip安装
numpy-1.14.6+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
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python包 numpy-1.14.6+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
BP神经网络手写数字识别_手写数字识别_BP神经网络_
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该代码用于神经网络初学者尝试手写数字识别代码
只用numpy，从头实现3层神经网络，识别手写数字
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只用numpy，从头实现3层神经网络，RELU激活函数，softmax Loss函数 在mnist上训练，识别手写数字，92%以上正确率（本人懒得跑太久，没有完全收敛）
MNIST-DigitRecognizer:手写数字分类的神经网络
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MNIST数字识别器 识别手写数字的基本前馈神经网络使用C99编写，没有外部库
BP神经网络 手写数字识别.zip
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采用基础的BP神经网络，对数据集中的手写数字进行识别，可以很好的得到识别结果 通过学习可以很好的理解BP神经网络，为后面的学习打下基础，可以更好的学习其他网络。
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numpy-1.18.2+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl安装包； 系统要求：Windows 64位； python版本要求：3.8
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numpy-1.19.4+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl 官方下载链接https://download.lfd.uci.edu/pythonlibs/z4tqcw5k/numpy-1.19.4+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl
numpy-1.16.4+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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windows下python36的numpy安装包。官网下载速度很慢，上传了一份供大家下载使用numpy-1.16.4+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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