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bp神经网络视频教学
BP神经网络(C++Builder实现)源码和例子，可直接运行
kalman-BP神经网络
BP神经网络内部讲义
bp神经网络教案，精彩。图示清楚，思路明白。
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BP神经网络小软件，用于BP神经网络的简单应用，用于数学建模等学习运用
基于matlab实现的BP神经网络去除语音噪声的程序代码
BP神经网络的java实现
基于对话框的应用程序，实现了异或网络、数字识别和函数逼近等功能。
使用numpy实现简单的双层神经网络 2层神经网络,64个输入1000维,1个隐藏层100维,输出10维
通过GUI实现BP神经网络的设计,要求输入信号分别为随机噪声、正玄信号、方波信号,网络层数包含输入层、隐含层、输出层,训练方法有BP算法、带动量项的BP算法、Davidon最小二乘法、阻尼最小二乘法,
神经网路全连接层的代码实现,包含一个输入层一个输出层一个隐层,用numpy实现。前向传播和反向传播均用代码实现,并没有借助tensorflow框架。这只是一个简单的神经网络模型,仅供学习,便于理解神经
15.【推荐】Numpy实践BP神经网络案例
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用的多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在Java编程环境中，
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