文件名称：从零开始学习神经网络
文件大小：7.12MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-10 03:24:59
Python
从头开始学习神经网络 概述 在尝试强化学习时，我想进行深度Q学习。 但是，我一直想知道神经网络的内部功能是什么，从而激发了对该项目的兴趣。 参考 原始项目并归功于 教程 向学习了一些数学概念 用于基于文本的UI的库 用于基于终端的仪表板 详细地 该代码归功于 ，出于UI的目的对代码进行了一些较小的编辑 该网络解决了XOR （异或）问题 神经网络架构分为3个python文件： Neuron.py ：存在输入和输出的地方，建立索引以引用每一层中的特定神经元 Layer.py ：包含所有神经元到其适当层索引的数组 Net.py ：在Synapse文件中，用于神经元之间的连接 训练数据（training_data.txt）： In; 1; 1; Expected; 0 In; 1; 0; Expected; 1 In; 0; 1; Expected; 1 In; 0; 0; Expecte
【文件预览】：
learning-neural-networks-from-scratch-master
----Layer.py(323B)
----__pycache__()
--------TrainingData.cpython-38.pyc(1KB)
--------Layer.cpython-37.pyc(871B)
--------Net.cpython-38.pyc(12KB)
--------Layer.cpython-38.pyc(921B)
--------Neuron.cpython-37.pyc(653B)
--------Net.cpython-37.pyc(11KB)
--------Neuron.cpython-38.pyc(695B)
--------TrainingData.cpython-37.pyc(1KB)
----demo.gif(7.1MB)
----TrainingData.py(568B)
----__init__.py(4KB)
----training_data.txt(87B)
----Neuron.py(340B)
----README.md(12KB)
----Net.py(17KB)
----.vscode()
--------launch.json(463B)