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手写数字识别神经网络C++实现（三：ex4）

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构建基础架构类

Part 1: 数据的加载与可视化展示

Part 2: 参数的读取过程

Part 3: 计算代价函数（前向传播）

Part 4: 正则化功能的实现

Part 5: Sigmoid函数的梯度计算

Part 6: 参数的初始化操作

Part 7: 反向传播算法的实现

Part 8: 神经网络的训练流程

完整代码如下：

实现基本架构类

复制代码 
 #include <core/core.hpp>  
    
 #include <opencv2/opencv.hpp>
    
 #include <iostream>  
    
 #include <fstream>
    
 #include <ostream>
    
 #include <typeinfo>
    
 #include <time.h>
    
 using namespace std;
    
 using namespace cv; 
    
 class Nnetwork{
    
 public:
    
 	int visibleSize, hiddenSize, outputSize, layer_num;
    
 	double lambda, cost, a;
    
 	Mat data,//in

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