KaiKangSDU / backpropagation

学习反向传播的python3代码

backward

项目介绍

反向传播学习代码。 源码都是从各个地方收集，再有一些或多或少的修改。 特点就是都没使用神经网络库（比如tensorflow，pytorch等），使用的主要是numpy,\这对于初学还是很有帮助的。

1.FCN、FCNet都是全连接网络。 FCN是最简单朴素的代码。来自 https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork
FCNet改写成分层结构，并测试了BatchNormal 层。

2.CNN是卷积神经网络。 来自https://github.com/wuziheng/CNN-Numpy

3.RNN是循环神经网络。 来自https://github.com/qixianbiao/RNN

4.LSTM长短记忆神经网络。 来自https://github.com/nicodjimenez/lstm

运行说明

1. 在目录下“backprapagation”下运行。 如果是用pycharm或者vscode，在打开文件夹时，选“backprapagation”文件夹。 如果用jupyter notebook，则在backprapagation路径下启动jupyter notebook。 如果进入子目录运行程序，路径相关的代码需要您自己修改，否则不能正确运行。 如果您对路径的设置熟悉，这些修改也是简单的。