BP算法，误差反向传播（ErrorBackPropagation,BP）算法。
BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
利用python代码实现BP神经网络。

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一个不错的微机训练题（含答案）~~~~~~~~~~~~

tensorflowpythoncpuwindow自己输入样本训练神经网络，测试，实现猫和狗两类动物的分类！！可用于学习！！样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.

Ubuntu16.04下YOLO-V3的配置方法，里面添加了一些配置成功的网址，实测有效

对Iris数据进行两个特征选取，共6种组合，计算类别可分性准则函数J值，得出最好的分类组合，画出各种组合的分布图；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；

相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。
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Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。
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每个网络则由若干个Layer构成。
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工程中包含训练好的模型，内部有详细的配置教程，方法简单效果明显，程序运行流畅。

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