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
5星
