# backward

**Repository Path**: fmscole/backward

## Basic Information

- **Project Name**: backward
- **Description**: 反向传播学习代码
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: dev
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-10-08
- **Last Updated**: 2021-09-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 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。