神经网络C#实现

神经网络是一种基于生物神经系统的计算模型，具有学习和适应性等特点。本文详细介绍神经网络的原理、类型、训练方法以及实现过程，帮助读者深入了解神经网络的应用及相关技术。从理论到实践，从基础到高级，为读者提

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，通过反向传播算法优化权重参数以实现分类和预测任务。这里提供了Python实现的BP神经网络代码，可以快速进行模型训练和使用。代码注释详细，易于理解和修改，欢迎使用

生成网络数据构建三层 BP 网络（隐节点设为 3）训练网络评估网络效果使用网络进行预测

Matlab 代码实现的神经网络，可用于机器学习和人工智能应用。

机器学习算法经典，神经网络计算示例。

numpy实现BP神经网络

Matlab实现t自适应模糊神经推理系统，也称为基于神经网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)，简称ANFIS，1993

利用matlab实现的bp神经网络分类,已经手动求好梯度,可以根据需要选择是否加入偏置。 经测试,正确率可达到90%以上

利用java实现bp神经网络，给定了UCI数据库的疝气病证预测病马数据，使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签，错误率控制在30%以下。

此文件是用于kaggle里手写数字识别竞赛，大概正确率在90%左右。文件中包括神经网络和感知机算法和kaggle数据集