【源码】基于Python和NumPy框架的神经网络编程作业

项目简介

本项目集合了多个深度学习课程中的编程练习，是神经网络编程作业的汇总。练习内容覆盖逻辑回归、多层神经网络、正则化、梯度下降算法、动量梯度下降、Adam优化算法等深度学习基础概念。每个练习均有代码实现、功能解释及测试案例，助力学习者深入掌握神经网络前向传播、反向传播、损失函数计算、参数更新等关键步骤的工作原理。

项目的主要特性和功能

1. 逻辑回归模型实现：涵盖数据加载与预处理、模型初始化、模型训练、预测与评估。
2. 多层神经网络模型实现：包含参数初始化、前向传播、计算损失、反向传播、参数更新。
3. 正则化技术：有L2正则化和Dropout。
4. 梯度下降算法：包括批量梯度下降、随机梯度下降、动量梯度下降、Adam优化算法。
5. 模型预测与可视化：可绘制决策边界，展示预测错误的图像。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 导入所需的Python库，如numpy、matplotlib等。
3. 运行特定课程的代码，查看功能解释和测试案例。
4. 根据需要修改代码以进行进一步的探索和学习。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】