利用RBF神经网络实现对数据点的分类。采用的是广义RBF网络数据中心的监督学习算法,利用梯度下降法,自动求RBF网络的中心、扩展系数、权重。该实验动态展示了RBF分类逼近过程。你可以调节参数达到你需要
MXNet是一个功能齐全、可编程、可扩展的深度学习框架，支持先进的深度学习模型。它提供混合编程模型（命令式和声明式），并支持多种编程语言，包括Python、C++、R等。
关于神经网络中BP网络模式识别程序，可以实现BP网络中的逼近作用。
这是 一个关于图像处理的资料，对要学习图像处理和DSP技术的人有帮助。
基于神经网络车牌识别识别,完整源代码和论文,运行效果良好,识别率60%,供参考,matlab2016版本运行
BP神经网络实现图像识别（BP神经网络实现图像识别，批量输入图像得到识别结果。）
反向传播神经网络（BP网络）java实现。我这个项目是用BPNN做手写体识别，最后效果并不好，不过算法本身是正确的，我用它做过习题。具体原理可以看我的博客
本程序用Hopfield神经网络解决了八皇后的问题，附有实验报告、源代码以及程序实现所参考的原版论文。
这是俺上神经网络课时做的BP算法实现，支持多输入，多层网络，多输出，闲在那怪可惜的。共享源程序给大家批评批评。
BP神经网络的java实现
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