python 深度学习、python神经网络算法、python数据分析、python神经网络算法数学基础教学视频、文档集

主要为大家详细介绍了TensorFlow平台下Python实现神经网络,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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

Hopfield Neural Network——Hopfield神经网络的python代码，基于Language: Python 3.5.x，API: Google TensorFlow 1.0.x

（1）使用 python和 numpy实现神经网络的一个例子 ， 这个过程中不使用 Tensorflow等任何深度学习架构。（2）使用Tensorflow训练同一个例子。（3）两种训练的结果得到的参数

《卷积神经网络的Python实现》PDF

这是利用python写的一个简单的Back-Propogation神经网络程序