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非线性类PID神经元网络控制器
网上卷积神经元网络用C++实现的较多,但使用起来很不方便,原因是需要配第三方库,多数情况配不对。本事例是用C#语言实现的网上卷积神经元网络。包含全部源码,供大家学习之用。另外,本事例还带有CIFAR-
深度神经网络擅长于寻找解决大型数据集上复杂任务的层次表示。我们人类如何理解这些学习得到表示?在这项工作中,我们提出了网络解剖,一个分析框架,系统地识别在图像分类和图像生成网络中个别隐藏单元的语义。
基于matla的FHN相平面仿真设计(FHN神经元)
由于神经元模型和参数具有不确定性,加大了许多控制算法的应用难度,而迭代学习控制不需要精确的数学模型,因此适合神经元网络同步的控制。针对Hodgkin-Huxley(HH)神经元的同步控制问题,提出了基
稳健的神经元检测和自动解混分类算法,王光力,梁培基,在神经系统信息处理研究中,为分析多电极记录信号,神经元动作电位检测和分类是必不可少的第一步。细胞外记录经常包含由电极附近
GPR50敲除导致神经元数目和发育异常,兰丽君,马全红,为探讨G蛋白偶联受体50(GPR50)在大脑发育中的作用,本研究利用GPR50基因敲除小鼠和其同窝野生型小鼠(WT),首先通过westernbl
BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP
神经元中线粒体转运相关蛋白的研究进展,苏擘,纪云松,线粒体是广泛存在于各种真核细胞中的细胞器,为细胞的各种生命活动提供能量,在调控细胞内钙离子浓度和细胞凋亡过程中也发挥重要
给出M 2P 神经元模型的几何意义, 这个几何的铨释, 给神经元一个非常直观的理解, 利用这个直观 的理解, 给出两个颇为有趣的应用: (1) 用此法给出三层前向神经网络的学习能力的基本定理的新的证明
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