BP神经网络实现手写数字识别matlab实现

玩具-cnn 让我们玩转卷积神经网络吧！ 语 Matlab / CUDA-C (plain C) / Lua-Torch

BP神经网络实现图像识别（BP神经网络实现图像识别，批量输入图像得到识别结果。）

一个最简单的神经网络的PY程序实现。有测试数据集和PY实现。

神经网络实现鸢尾花分类及结果可视化，详见https://blog.csdn.net/qq_41573860/article/details/105870072

iris_classification_BPNeuralNetwork 本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章： iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据 iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 sklearn数据集 文件夹中的数据 不同数据集里数据都是一样的，只是为了程序使用方便而做了一些格式的变动。 2020.07.21更新： 增加了分类结果可视化result_visualiza

FizzBuzz FizzBuzz是一个简单的小游戏。游戏规则如下：从1开始往上数数，当遇到3的倍数的时候，说fizz，当遇到5的倍数，说buzz，当遇到15的倍数，就说fizzbuzz，其他情况下则正常数数。 我们可以写一个简单的小程序来决定要返回正常数值还是fizz, buzz 或者 fizzbuzz。 # One-hot encode the desired outputs: [number, fizz, buzz, fizzbuzz] def fizz_buzz_encode(i): if i == 0: return 3 elif i % 5

经典的卷积神经网络实现文本分类的联系，用TF实现，特别推荐NLP方向的做。

对水质监测提供了可行的模糊神经网络算法，经过数据处理后，则可以精准预测

3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果） 另有两组数据：处理后Mnist数据集 处理正确率接近97% 适合初学者学习