反向传播与多层感知神经网络

Artificial neural network perceptron code

基于蚁群优化反向传播神经网络的软件质量评估_朱嘉豪，本文提出了一种基于蚁群算法和反向传播神经网络的方法，用于预测软件质量。通过蚁群优化算法对神经网络的参数进行调节，提高了神经网络的性能和准确性。该方法

数字识别 在这个项目中,我们在MNIST数据集上使用反向传播算法在一层隐藏层上训练我们自己的ANN,这以后可以帮助我们的机器识别给定的数字。 有关数据集的更多信息 数据集的信息和文档可在以下网站找到:

邱老师的资料，针对循环神经网络进行了详细的讲解，相当棒！

最近整理了关于Matlab的学习资料，这是第一个，关于神经网络工具箱，深度学习，以及人工神经网络的内容，包含25中人工神经网络的matlab代码实现，Matlab神经网络用户手册，面前Matlab工具

中国科技大学matlab人工神经网络

神经网络与应用，机器学习方面的教程。经典教程

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神经网络手写数字识别 吴安德(Andrew Ng)在Coursera上的机器学习课程中的编程作业4。 课程信息可以在这里找到。 该编程练习实现了神经网络的反向传播算法,并将其应用于手写数字识别的任务。

matlab开发-快速多层前馈神经网络训练。这是一个简单而快速的代码，可以训练任意层数的神经网络。