Make Your Own Neural Network Python神经网络入门教程

有兴趣学习神经网络的朋友们，可以下载这本入门教程电子书进行学习。

神经网络的 Python 源码，结构清晰、上手快，适合刚接触或想快速搭建个小模型的你。逻辑那块你肯定都懂，重点是作者在交叉验证这部分讲得还蛮接地气，配合图解一看就明白。核心代码是基于 BP 神经网络，参数选取还参考了个论文，算是有据可查，靠谱的。 交叉验证这块挺有意思，不是单纯 K 折那么简单。作者把数据集切成 K 份后，分别选不同比例训练集来测试误差，求个平均。嗯，挺实用的思路，尤其适合手头数据不大的时候。 源码用的是tushare拉股市数据，pandas做，逻辑简单直接，像getData()函数就几行搞定数据清洗。整体结构也不复杂，你照着改下就能跑起来。 如果你之前用过MATLAB写过 B

实现 BP 神经网络的案例，思路清晰，逻辑也顺。用梯度下降法跑出结果，整体还挺适合初学者上手的。如果你之前接触过神经网络，这个例子你一眼就能看懂；要是刚入门，也不用太担心，代码不复杂，调试起来还挺顺手的。基本流程就是用一组输入数据，通过前向传播得到预测值，再用反向传播和梯度下降来优化权重。虽然是基础版，但架子都有了。你也可以在这基础上加点料，比如加入动量、尝试不同的激活函数等等。推荐你再看看这几个扩展：像GA-BP 神经网络回归训练示例，用了带动量的梯度下降，收敛效果快一些；还有BP 神经网络详解，数学推导挺全，想深挖可以看看；用Matlab 实现 BP 神经网络的版本，也适合做教学 demo

在IT领域，聚类算法是数据挖掘中的重要分支，用于发现数据集中的自然群体或类别。此名为“广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类”的案例中，主要使用MATLAB进行开发，展示了针对网络入侵检测的聚类分析。网络入侵聚类在网络安全中是关键问题，特别是在异常检测领域。MATLAB的神经网络库提供了强大的工具，能够构建并训练不同类型的广义神经网络（GNN）。GNN作为一种非监督学习方法，通过加权距离计算形成聚类，尤其适用于处理复杂的非线性问题。 聚类算法在异常检测中的应用主要是通过识别与正常流量显著不同的模式，来发现潜在的入侵行为。此案例中，可能用到了自适应共振理论（ART）或自组织映射（SOM），这些网络

本教程介绍了使用MATLAB进行神经网络建模的具体方法，涵盖BP神经网络在软测量中的应用，并提供了相关实例。

感谢strongbox的辛勤劳动，连续发了6期神经网络入门，使我受益匪浅，同时我也产生一个想法，如果把这6期做成一个PDF文档，就可以方便更多的人。正好论坛里也有很多这样的呼声，所以本人借花献佛，用了一个小时（跟strongbox的劳动相比是微不足道的），重新排版，再做成PDF文档。如果那位想要DOC文档的，可以回贴留下你们的邮箱，本人一定会满足你们的要求。神经网络入门PDF文档制作

MATLAB BP神经网络以及GABP神经网络，包括数据.mat，并附有详细注释，便于更改和理解。

用于小波神经网络MATLAB程序模拟，建议初学者好好看看，有一定作用。

神经网络算法案例解析 相应程序示例 全面讲解，易于理解 可用于科研、学习和实际应用