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neuralNet

numpy来写神经网络和CNN 该神经网络使用cifar数据集和MNIST数据集

注意：

在运行前，请先下载CIFAR或者MNIST数据集，将其解压后放置在对应的文件夹下面。

该篇使用numpy来写神经网络模型，共完成了以下内容：

1.普通神经网络：

  前向传播
  反向传播
  且层数可变

2.各种优化策略

  1）各种loss函数
      1.softmax损失函数
      2.svm损失函数
      
  2）各种激活函数
      1.relu
      2.sigmoid
      3.tanh
      
  3）batchnormalizaiton
  
  4）dropout
  
  5）spatial_batchnorm （ 空间标准化，用于CNN
  
  6）各种梯度下降方法

3.CNN模型

 conov层
 max_pool层

其他文件

1） Train.py 用于对模型进行整体的训练 2）test.py 用于对模型进行测试