【源码】基于Python框架的两层神经网络项目

项目简介

本项目基于Python框架实现了两层神经网络，可用于简单的分类和回归任务。借助不同的网络结构与优化算法，实现数据的训练与预测，同时具备数据可视化功能。项目由多个子文件构成，各文件负责数据读取、网络模型定义、训练、预测和结果可视化等特定功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取：支持从Excel文件读取数据，并对数据进行预处理以满足神经网络模型输入要求。
2. 网络模型：实现两层全连接神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层，支持不同的隐藏层和输出层大小以适配不同任务。
3. 训练与优化：提供SGD、Momentum和AdaGrad等多种优化算法训练模型，支持自定义学习率和动量参数。
4. 预测：训练后的模型可对新数据点进行预测并返回结果。
5. 结果可视化：利用matplotlib库将实际数据点和模型预测结果可视化，直观展示模型性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装pandas、matplotlib和numpy等必要的Python库。
2. 运行代码：因已假设用户下载了项目源码文件，直接根据需求选择合适的文件（如HW5_1.py、HW6.py、HW7_in1out2.py等）运行，并按提示输入相应参数（如Excel文件路径、训练参数等）。
3. 查看结果：根据代码输出，查看训练过程信息（如损失、准确率等）和可视化结果。

注意，项目涉及多个文件和子模块，可能需单独运行每个文件完成特定任务。运行代码前，请确保正确安装所有必要库，并根据实际情况调整代码中的参数和路径。

下载地址

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