【文件属性】：
文件名称：python-neural-network:https的分叉
文件大小：11.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-05 01:54:48
Python
使用numpy实现的MLP神经网络库
一般的
这是一个功能齐全的前馈神经网络库。 实现的功能有：
损失函数：交叉熵，均方误差
层：线性，S形，ReLU
具有正向和反向传播的网络
一个热编码标签的功能
混淆矩阵可视化器
有两个演示来演示库的功能：
虹膜数据集分类器
手写数字（mnist）分类器
代码中有很多注释来解释细节
需求
python 3.x
麻木
matplotlib
安装
要安装所需的依赖项： make install 。
演示（iris数据集）
要运行演示： python3 iris_demo.py 。
该演示基于，该数据集可以在dataset/iris/ 。 它包含150个条目。
在验证集上获得的准确性为：98.7％。
在演示数据中，将数据重新整理为训练和验证数据集，对网络进行了训练，并以混淆矩阵的形式显示了性能：
演示（手写数字mnist数据集）
要运行演示
【文件预览】：
python-neural-network-main
----.gitignore(63B)
----requirements.txt(13B)
----Makefile(62B)
----dataset()
--------.DS_Store(6KB)
--------digits_mnist()
--------iris()
----layer()
--------relu_layer.py(373B)
--------cross_entropy_layer.py(863B)
--------sigmoid_layer.py(514B)
--------layer.py(435B)
--------initialise.py(268B)
--------mse_layer.py(648B)
--------linear_layer.py(2KB)
----analysis()
--------one_hot_encoder.py(211B)
--------confustion_matrix.py(1KB)
----digits_mnist_demo.py(3KB)
----network()
--------trainer.py(4KB)
--------network.py(3KB)
--------preprocessor.py(1KB)
--------utils.py(387B)
----README.md(2KB)
----iris_demo.py(2KB)