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  1. python实现的CNN代码

  2. 本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现 layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层 没有调用tensorflow, pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-10
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_43166276

  1. MNIST数据集及使用BP神经网络分类的源程序

  2. 该资源包包含了MNIST数据集及使用pytorch实现数字分类的代码。其中，pytorch使用了两层神经网络，正确分类识别的精度达到了99%。可以供实现大作业或了解相关课程的同学使用及学习。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：weixin_45885232

  1. 使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数的实现

  2. 主要介绍了使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数的实现，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，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_38684976

  1. 记一次自己动手实现一个简单神经网络

  2. 记一次自己动手实现一个简单神经网络 之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参数初始化 首先，初始化参数，这里直接使用用numpy的初始化数组，代码如下： # 参数初始化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38653691

  1. 记一次自己动手实现一个简单神经网络

  2. 记一次自己动手实现一个简单神经网络 之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参数初始化 首先，初始化参数，这里直接使用用numpy的初始化数组，代码如下： # 参数初始化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38558186