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搜索资源列表

  1. Python实现一个最简单的2层BP神经网络

  2. 一个最简单的误差反向传播神经网络（BP神经网络），Python实现，Python版本:Python3.5.2

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-19
    • 文件大小：933
    • 提供者：homegreat

  1. Python实现一个简单的3层BP神经网络

  2. 一个简单的3层(1层隐层)误差反向传播神经网络（BP神经网络），Python实现，Python版本:Python3.5.2

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-27
    • 文件大小：1024
    • 提供者：homegreat

  1. BP神经网络

  2. BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-07
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_16373551

  1. BP神经网络的python实现

  2. BP神经网络的python实现,来预测城市空气污染等级，基本上可以做到正确率90%，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-09
    • 文件大小：263168
    • 提供者：dw1202

  1. bp神经网络python实现代码

  2. bp神经网络的python代码实验，欢迎下载学习，注释详细

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：3072
    • 提供者：xjh1534130135

  1. python从零开始简单实现bp神经网络

  2. 使用python从头编写的三层bp神经网络。简单的对网上给出的数据进行训练和测试。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：xingkexiaoer

  1. 房价预测的BP神经网络实现_python代码

  2. 波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-29
    • 文件大小：8192
    • 提供者：hnjywjw

  1. python实现BP神经网络的代码

  2. 通过python实现了BP神经网络的搭建，只需要指定各层神经元个数、各层的激活函数，即可轻松搭建你的神经网络啦，并且封装有predict、predict_label等方法，方便直接调用模型进行预测！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：7168
    • 提供者：Cyrus_May

  1. BP神经网络mnist手写数字识别Python实现

  2. 该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_45652815

  1. BP神经网络的Python实现

  2. 该代码是用python实现的手写BP神经网络，实现了反向传播的推导，是非常好的学习资料，有助于理解神经网络的内部结构。内部有权重测试图片等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-22
    • 文件大小：217088
    • 提供者：wangbowj123

  1. BP神经网络进行蝴蝶花分类 附数据与源代码 Python

  2. 设计一个BP神经网络对蝴蝶花进行分类 实验内容包括： BP神经网络的结构设计； 通过Python实现BP神经网络； 实验进行参数优化，对比不同参数的效果性能； 分析实验结果，优化BP神经网络结构；

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：234496
    • 提供者：qq_33531391

  1. BP神经网络（马疝病数据集）

  2. python实现BP神经网络的源代码，以及使用的马疝病数据集，基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试，有完整的数据集和实现代码，直接运行即可得到结果，并显示，正确率，误差，迭代次数等参数

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：10240
    • 提供者：lv836735240

  1. BP神经网络PYthon代码实现

  2. BP神经网络，Python代码实现，短短的代码，实现大大的功能。附加详细注释。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42447161

  1. BP神经网络实现手写数字识别Python实现，带GUI手写画板

  2. 基于BP神经网络和sklearn的digit数据集编写的手写数字识别demo。带有GUI手写画板，同时还可以根据需要保存手写数字的数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-16
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_45293765

  1. 基于python的BP神经网络及异或实现过程解析

  2. 主要介绍了基于python的BP神经网络及异或实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：227328
    • 提供者：weixin_38722874

  1. Python实现的三层BP神经网络算法示例

  2. 主要介绍了Python实现的三层BP神经网络算法,结合完整实例形式分析了Python三层BP神经网络算法的具体实现与使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38657115

  1. Python使用numpy实现BP神经网络

  2. 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, output_nodes, learning_rate): # Set number of no

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38641366

  1. Python实现的三层BP神经网络算法示例

  2. 本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 import math import random import string random.seed(0) # 生成区间[a, b)内的随机数 def ran

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_38713393

  1. BP神经网络与Python实现

  2. 本文来自于cnblogs,人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题，神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数，并使用该函数进行预测，网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别.回归和分类是常用神经网络处理的两类问题，如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38712899

  1. BP神经网络与Python实现

  2. 本文来自于cnblogs,人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题，神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数，并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别.回归和分类是常用神经网络处理的两类问题，如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：154624
    • 提供者：weixin_38701683
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