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Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库，它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络，并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子和关于如何使用本库的建议的参考手册，本库也有
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基于MATLAB完成的神经网络源程序
大家-Based on the MATLAB neural network to complete the U.S. source
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Python travelling salesman problem. TSP.
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这是基于python实现的神经网络实例，利用神经网络进行数学二维的回归-This is based on neural network to achieve python instance, the use of two-dimensional neural network mathematical regression
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深度学习python实现，并附有MNIST上的测试程序，准确率98 以上-Deep learning learns low and high-level features large amounts of unlabeled data, improving classification on different, labeled, datasets. Deep learning can achieve an accuracy of 98 on the MNIST dataset.
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使用python实现BP神经网，代码简单，运行速度快。-Using Python to achieve BP neural network, the code is simple, fast running.
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一个简单的利用Python语言和TensorFlow框架，编写的简单神经网络(A simple neural network
tensorflow)
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实现的一个用于手写数字识别的框架，可以设置神经网络结构，用的数据是mnist的(Implementation of a handwritten numeral recognition framework, you can set the neural network structure, the training data is MNIST)
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一种BP神经网络的PYTHON代码，可用于简单预测等(A BP neural network PYTHON code)
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图片情感分析模型，基于卷积神经网络，以颜色特征为依据进行情感分类，图片情感极性分为积极和消极两类。(The model can extract the hue, brightness, contrast and other information from a picture to represent the emotional polarity of the image. The image sentiment analysis model is using convolution neura
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python 实现的bp神经网络预测，数据已经有，可以直接替换，叠加次数还有步长可以自己设置。(Python implementation of BP neural network prediction, the data already has, can be directly replaced, the number of overlap, there are steps you can set yourself.)
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基于tensorflow的简单神经网络代码实现(Implementation of simple neural network code based on tensorflow)
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基于tensorflow的mnist数据集卷积神经网络简单代码实现。(MNIST dataset based on tensorflow convolutional neural network simple code implementation)
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neural-networks-and-deep-learning-master
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使用BP神经网络预测农产品的需求，论文在知网上应该就一篇。(Using neural network to predict the demand of agricultural products)
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学习python的最好实践资料，是学习各种神经网络学科的基础。(The best practice for learning python is the basis for learning various neural network disciplines.)
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BP 神经网络程序及示例，用python语言写的，简洁明了(BP neural network programs and examples)
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本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
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本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。(This book begins with a brief introduction to the basi
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此代码是门控图神经网络的python代码实现(This code is a Python code implementation of the gating graph neural network)
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