文件名称：numpy_neural_network:用Numpy构造神经网络框架
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 10:10:03
Python
本项目的CSDN博客链接： 1. 概览 本项目主要用于神经网络的学习，通过基于numpy的实现，了解神经网络底层前向传播、反向传播以及各类优化器的原理。 该项目目前已实现的功能： 自定义多层的全连接层，并可定义多种激活函数 sigmoid tanh relu softmax 定义dropout 支持多分类任务 支持多种优化器 SGD BSGD SGD with Momentum AdaGrad AdaDelta RMSProp Adam AdaMax 2. Todo list 加入validation 支持多分类任务 加入卷积层（CNN） 加入池化层 加入循环网络（RNN） 3. 运行 直接执行main_binary_classification.py，即可执行二分类问题的训练和预测 执行main_multi_classification.py，即可执行多分类问题的训练和预测 p
【文件预览】：
numpy_neural_network-master
----utils()
--------utils.py(681B)
--------__init__.py(111B)
----main_multi_classification.py(2KB)
----core()
--------activation.py(630B)
--------__init__.py(111B)
--------optimizer.py(9KB)
--------base_neural_network.py(19KB)
--------cost_function.py(773B)
----main_binary_classification.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(30B)