一个使用C++编写的多层神经网络机器学习库。

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简介：
该项目提供了一个C++的多层神经网络机器学习库，其核心功能在于激活函数的选择，支持RELU、LEAKY_RELU、SIGMOID和SOFTMAX等多种激活函数。库中附带了一个范例程序，详细阐述了模型构建的步骤，包括如何确定模型的层数以及每层的维度设置。此外，该程序还具备训练功能，并能够根据错误率进行终止条件的判断。值得一提的是，该库在设计上并未依赖于外部矩阵库，因此在运行速度方面表现出卓越的优势，能够以几秒钟的时间完成对上百万次数据的训练。用户可以通过使用Visual Studio 2017打开包含sln文件的项目文件，从而直接进行编译和运行。联系作者可以通过微信账号 136/5050/6972 进行沟通。

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客服

基于C++的多层神经网络机器学习库

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这是一款基于C++开发的开源软件库，专注于实现高效的多层神经网络模型，为开发者和研究人员提供便捷且强大的机器学习工具。 C++实现的多层神经网络机器学习库包含多种激活函数：RELU, LEAKY_RELU, SIGMOID 和 SOFTMAX。该库提供了一个范例程序来指导如何构建模型、选择层数及各层维度，以及训练和确定错误率终止条件的方法。此库未使用矩阵库，因此运行速度非常快，在几秒钟内即可完成上百万次的训练任务。用户可以使用VS2017打开sln文件，并直接编译运行程序。

多层次光学神经网络

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多层次光学神经网络是一种利用光子技术构建的人工智能计算模型，通过模拟人脑神经系统结构与功能，实现高效的数据处理和信息识别。此方法结合了光学技术和深度学习算法，能够显著提升数据运算速度及并行处理能力，在图像识别、模式分类等领域展现出广阔的应用前景。多层光学神经网络是一种复杂的计算模型，在这种网络中，光被用来处理和传输数据。通过使用不同的光学元件来模拟传统的人工神经元及其连接方式，可以实现高效的数据并行处理能力，并且在某些情况下能够提供比电子系统更高的运算速度。

用C/C++编写的卷积神经网络

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本项目采用C/C++语言实现了一个高效的卷积神经网络框架，适用于图像识别与分类任务，提供灵活的层配置和优化算法选择。用C++编写了一个卷积神经网络项目，没有使用任何库文件，所有函数都是自己编写的。该项目是一个Visual Studio工程文件，并用于识别MNIST手写数字数据集。这只是一个最基础的卷积神经网络实现。

C++实现多层次神经网络

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本项目通过C++语言实现了一种多层次神经网络模型，旨在探索其在复杂模式识别与机器学习任务中的应用潜力。使用C++实现一个多层神经网络模型，并在Visual Studio 2008环境中生成项目。参考了网上的多篇C++神经网络代码，在此基础上修正了一些错误，最终得到了一个没有bug的版本。测试的例子是将3位二进制数转换为十进制数。

机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx

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本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。

山东大学机器学习第六章实验报告——多层神经网络

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本实验报告为山东大学《机器学习》课程第六章内容，重点探讨并实践了多层神经网络的构建与优化，分析了其在复杂模式识别任务中的应用效果。本实验报告由山东大学计算机科学与技术学院提供，并且是机器学习课程第六章的实验内容之一。该章节主要探讨多层神经网络的应用及其比较分析。在本次研究中，我们使用了两种不同的模型——BP（反向传播）神经网络和RBF（径向基函数）神经网络进行对比测试。对于BP神经网络的研究部分，它是一种应用广泛的多层前馈型人工神经元系统。该类型的结构通常包括输入层、隐含层以及输出层等几个层级，并且其学习机制基于误差反向传播算法实现权重参数的调整过程。在实验中采用了2-2-1架构（即两个输入节点，一个包含两个隐藏单元的中间层次和单一输出），并选择双曲正切函数作为激活函数以确保模型的学习效率。至于RBF神经网络方面，则是一种特别设计用于处理多维空间分类问题的高度非线性映射能力前馈型人工神经元系统。在构建该类型模型时，我们首先通过k-means聚类算法将训练数据划分为五个类别，并利用这些簇的中心点来定义每个隐含层单元的位置及其相应的激活函数参数（即基宽度）。此外，在输出层中使用最小二乘法确定权重系数以优化网络性能。在整个实验过程中，所有模型均在MATLAB2014a软件环境中实现并绘制了训练效果图。结果显示BP神经网络可能容易陷入局部极小值点的问题而RBF网络则能更好地避免这种情况的发生。通过阅读相关文献和书籍资料，作者对这些算法的理论背景及其实际应用有了更加深刻的理解。综上所述，在面对特定问题时选择适当的模型至关重要；同时结合理论知识与实践操作有助于提升计算机科学专业学生在机器学习领域的理解和技能水平。

多层次感知器神经网络

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简介：多层次感知器神经网络是一种人工神经网络模型，由多层节点构成，能够学习复杂模式和进行非线性分类与回归分析，在机器学习领域有广泛应用。理解多层感知器在分类任务中的原理和方法，尤其是解决非线性多类别分类问题，并利用实际数据进行处理。

用Python编写从零开始的两层神经网络

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本文介绍如何使用Python编程语言构建一个简单的两层神经网络模型，适合初学者了解神经网络的基础架构和工作原理。神经网络15分钟入门！使用Python从零开始编写一个两层的神经网络。代码讲解可以在知乎专栏“与信号处理相关的那些东东”或微信公众号“括号的城堡”中找到。