一个高效的NumPy神经网络实现

一个高效的NumPy神经网络实现

python-neural-network This is an efficient implementation of a fully connected neural network in NumPy. The network can be trained by a variety of learning algorithms: backpropagation, resilient backpropagation and scaled conjugate gradient learning. The network has been developed with PYPY in mind. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-neural-network

项目基础介绍

本项目是一个使用Python编程语言（NumPy库）实现的全连接神经网络。NumPy是一种强大的数学库，通过矩阵运算的方式，本项目能够有效地利用BLAS库进行计算，从而提供高性能的神经网络训练。该项目已发布在GitHub上，源代码遵循BSD-2-Clause协议。

主要编程语言

• Python
• NumPy

核心功能

• 多种学习算法支持：包括标准的反向传播算法、带有经典动量的反向传播、带有Nesterov动量的反向传播、RMSprop、Adagrad、Adam、弹性反向传播和比例共轭梯度学习等。
• 高性能计算：通过矩阵操作确保神经网络的高性能计算。
• 正则化：提供Dropout正则化以减少过拟合。
• 灵活的激活函数和损失函数选择：支持多种激活函数和损失函数，如Sigmoid、交叉熵损失等。
• PYPY优化：考虑到PYPY的JIT编译器，可以在PYPY环境下获得更快的执行速度。

最近更新的功能

• 尽管具体更新内容需查看最新提交记录，但根据项目描述，最近的更新可能包括了性能优化、bug修复、以及可能的算法实现增强。
• 增加了对不同优化器的支持，提高了神经网络的训练效率和灵活性。
• 对项目文档的更新，使得使用者和贡献者能更清晰地了解项目结构和功能。

注意：为了获取最新的项目更新信息，请关注GitHub上的项目动态。

python-neural-network This is an efficient implementation of a fully connected neural network in NumPy. The network can be trained by a variety of learning algorithms: backpropagation, resilient backpropagation and scaled conjugate gradient learning. The network has been developed with PYPY in mind. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-neural-network