Python实现的卷积神经网络(CNN)代码

本仓库提供了一个基于Python的卷积神经网络(CNN)实现代码。该代码实现了卷积层、池化层、全连接层、ReLU层等基础层，并且没有调用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，完全手动实现了各层的反向传播(BP)算法。

资源文件描述

本资源文件包含以下内容：

• 卷积层(Convolutional Layer): 实现了卷积操作及其反向传播算法。
• 池化层(Pooling Layer): 实现了最大池化和平均池化操作及其反向传播算法。
• 全连接层(Fully Connected Layer): 实现了全连接层及其反向传播算法。
• ReLU层(ReLU Layer): 实现了ReLU激活函数及其反向传播算法。

使用说明

1. 环境要求:

   • Python 3.x
   • NumPy

2. 文件结构:

   • layer/: 包含卷积层、池化层、全连接层、ReLU层等基础层的实现代码。
   • main.py: 主程序文件，用于测试和运行CNN模型。

3. 运行步骤:

   • 克隆或下载本仓库到本地。
   • 进入项目目录，运行main.py文件即可测试CNN模型的训练和预测过程。

注意事项

• 本代码为学习目的而编写，适合用于理解CNN的基本原理和反向传播算法的实现。
• 由于没有使用任何深度学习框架，代码的运行效率可能不如使用TensorFlow或PyTorch等框架的实现。

贡献

欢迎对本项目进行改进和优化，如果您有任何建议或发现了bug，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。