双隐层神经网络程序实现宽带波束形成及球谐函数图形仿真

基于BP神经网络算法的手写识别程序，带图形用户界面，Java实现.zip

基于人工神经网络的理论,用BP神经网络逼近一组给定的数值,并在MATLAB的环境下得出实验结果。分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络性能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行

import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotl

此资源是BP神经网络的逐步实现的过程，从输入数据、输出数据、前向传播、反向传播逐步实现，对于数据处理以及训练结果不加赘述

Single layer neural network implementation

基础神经网络搭建，python，公式推导，随机梯度下降，均方误差MSE，链式求导法则，基础搭建，参数更新

这是一个java实现的神经网络demo，随即生成数据，训练10的六次方，可达到95%正确性

用matlab实现了神经网络，并标注了批注，通俗易懂。易于理解。

该文档记录了30个案例关于神经网络的实现

两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序，一个采用批量方式更新权 重，另一个采用单样本方式更新权重。其中，隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数，输出层的激励函数采用 sigmoid 函数。目标函数采