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前面两篇文章都是参考书本神经网络的原理,一步步写的代码,这篇博文里主要学习了如何使用neurolab库中的函数来实现神经网络的算法。 首先介绍一下neurolab库的配置: 选择你所需要的版本进行下载
python有专门的神经网络库,但为了加深印象,我自己在numpy库的基础上,自己编写了一个简单的神经网络程序,是基于Rosenblatt感知器的,这个感知器建立在一个线性神经元之上,神经元模型的求和
主要为大家详细介绍了Python使用numpy实现BP神经网络,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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脉冲神经网络亲测运行实例，Python版本的，正确不用调，所用的神经元模型为IF模型，进行STDP无监督学习，数据集为MNIST，可供学习。
收集一些Python神经网络相关的练习源码，注释丰富，是一些学习Python时候自己完成的一个神经网络相关代码，或许对你有参考作用。可完成的功能有：简单神经网络实现自定义损失函数（利润最大化）、计算一
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!
Simple_NN:Python中的简单神经网络
本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的
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