文件名称：单层感知器神经网络matlab代码-generic_neural_network:用python库NNAPI实现神经网络
文件大小：933KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 07:37:22
系统开源
单层感知器神经网络matlab代码通用神经网络架构 从头开始实现神经网络（无需任何库NN API） 客观的： 为了建立一个库来实现通用的神经网络体系结构，即在运行时根据传递给程序参数的“层数”和“每层神经元数”来构建NN体系结构。 练习后，我们将了解以下内容： •通用神经网络的实现（不使用任何NN python库API） •一键式编码概念和生成 •反向传播算法的实现，可使用SGD训练网络 •混淆矩阵（实现和解释） •“ Sigmoid”和“ relu”作为激活功能 •读者进行一次小练习，以在使用“ relu”功能时优化成本 [注意：请参考并了解有关混淆矩阵的更多信息] 使用的方法： 使用随机梯度下降（SGD）算法训练网络，批处理大小作为程序的可配置输入。 使用的数据集（培训/测试）： 通用神经网络在UCI信息库中可用的数据集上进行了培训和测试。 训练集包含25010个示例，而测试集每个包含1000000个示例。 数据集包含10个类别属性。 每行的最后一个条目表示类标签。 有关数据集的更多详细信息，请参见上面给出的链接。 问题陈述： 通过按照以下详细信息实现神经网络体系结构来解决以下详细
【文件预览】：
generic_neural_network-master
----config.txt(30B)
----neural_lib.py(15KB)
----README.md(5KB)
----Readme.docx(996KB)
----data_handler.py(4KB)
----nn_utils.py(3KB)
----nn_main.py(5KB)