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NN_Project: 该项目包含了一些神经网络代码

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简介:
NN_Project是一个包含了多种神经网络实现方式的代码库,旨在为学习和研究提供便利。无论是深度学习新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。 NN_测试项目包含了一些神经网络的代码。请将此存储库克隆到Windows中的E:/ GitCode / 神经网络代码(C++)目录下。 该项目包括以下内容: - 感知器 - BP(反向传播) - 卷积神经网络 - 线性回归(梯度下降,最小二乘法) - 朴素贝叶斯分类器(性别分类) - Logistic回归(梯度下降,批量/小批量) - KNN(K最近邻居,分类) - PCA(主成分分析) - 单隐藏层网络(两个类别) - 决策树算法CART 此外还包括了在C++中实现的数学公式: - 线性代数:转置、行列式、伴随矩阵、逆矩阵 - 范数(向量和矩阵) - 特征值/特征向量(实对称矩阵) - SVD(奇异值分解) - 伪逆 - 迹 统计功能: - 均值,方差,标准差 - 协方差矩阵 激活函数实现包括: - Logistic sigmoid - Softplus - ReLU (线性整流单元) - LeakyReLU (泄漏的线性整流单元) - ELU(指数线性单位) - softmax函数

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    NN_Project是一个包含了多种神经网络实现方式的代码库,旨在为学习和研究提供便利。无论是深度学习新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。 NN_测试项目包含了一些神经网络的代码。请将此存储库克隆到Windows中的E:/ GitCode / 神经网络代码(C++)目录下。 该项目包括以下内容: - 感知器 - BP(反向传播) - 卷积神经网络 - 线性回归(梯度下降,最小二乘法) - 朴素贝叶斯分类器(性别分类) - Logistic回归(梯度下降,批量/小批量) - KNN(K最近邻居,分类) - PCA(主成分分析) - 单隐藏层网络(两个类别) - 决策树算法CART 此外还包括了在C++中实现的数学公式: - 线性代数:转置、行列式、伴随矩阵、逆矩阵 - 范数(向量和矩阵) - 特征值/特征向量(实对称矩阵) - SVD(奇异值分解) - 伪逆 - 迹 统计功能: - 均值,方差,标准差 - 协方差矩阵 激活函数实现包括: - Logistic sigmoid - Softplus - ReLU (线性整流单元) - LeakyReLU (泄漏的线性整流单元) - ELU(指数线性单位) - softmax函数
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