人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力,近年来引起了众多学者的兴趣与参与,已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用
关于BP神经网络深度学习的算法一个易语言编程模块纯源码。
改进的BP神经网络算法(C语言源码)
自己做的一个BP神经网络程序,是基于VC代码,可以作为网络神经爱好者或者毕业论文学习者下载
应用神经网络工具箱编的程序,鉴于水平有限,敬请指正。
关于BP神经网络的学习心得。参考了CSDN和简书上部分博主的资料。因为参考资料过多,没有整理出处,不会用于商业用途,只是自己用于记录学习笔记,如果有侵权的话,联系我之后会删除
训练样本在learn中,识别样本为x.bmp 开发使用的QT版本为5.0 总体样本容量为原始样本的30倍,除却原始样本外其他为随机噪声样本 使用大样本容量+乱序方式消除样本顺序影响 S型函数选用1/(
误差反向传播算法简称反向传播算法(Back Propagation算法,简称BP算法)。使用BP算法的多层感知器又称为BP神经网络。
人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度
详细的神经网络算法MATLAB程序实现,详细步骤说明,数据拟合效果,对于神经网络的案例说明简单易懂,适合初学者进行学习
