利用C#编写的BP神经网络，可根据需求调整测试函数。
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VB 写的神经网络代码资源，说实话，还挺复古的，但也正因为这样，结构清晰、逻辑直给，调试起来心里踏实。适合想自己捣鼓下神经网络算法流程的朋友，尤其是那种不太依赖框架，喜欢一行一行看明白的老铁。 VB 的两个神经网络实现，一个是典型的前馈 BP 网络，一个偏向 Hopfield 的反馈结构。代码量不多
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神经网络的开发源码，可以计算网络规划问题
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卷积神经网络python实现。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一[1-2] 。由于卷
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生晋文公了公司及法律考试刚到家啊郭德纲是个大使馆。
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本代码演示了使用Python实现卷积神经网络(CNN)模型，提供了一个清晰的CNN示例，有助于理解其工作原理。
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用 C++写的 BP 神经网络程序，结构清晰、功能也挺全，适合动手党深入研究。训练流程、网络搭建、预测输出这些功能基本都齐了，还支持模型保存和加载，玩起来不累。你要是对反向传播原理感兴趣，又有点 C++基础，这东西值得一试。
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根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码，实验环境为anaconda python3.6，感知器算法进行分类，数据为网上的花瓣数据，100个样本
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人工神经网络用于手写数字识别，nn的结构为输入层隐层输出层。用vs2010编写。仅贴主要代码。
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基于 BP 神经网络的字符识别项目，思路蛮经典，属于老派但实用的方案。用的是C#，结合了基本的图像预（比如灰度、二值、去噪），再走一遍神经网络训练流程，把数字和字母从图片里识别出来，结构比较清晰。 BP 神经网络的训练流程还挺直观的，用反向传播不断优化权重，让输出尽量接近目标字符。项目核心部分应该在
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