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近年来图形处理器(GPU)快速拓展的可编程性能力加上渲染流水线的高速度及并行性，使得图形处理器通用计算(GPGPU)迅速成为一个研究热点。针对大规模神经网络BP算法效率低下问题，提出了一种GPU加速的
论文研究-前馈神经网络的学习能力.pdf, 使用新的分类子网,改进了Huang得到的一个关于两个隐层前馈型神经网络的学习能
论文研究-基于人工神经网络的汇率预报.pdf, 本文将人工神经网络应用于汇率预报．应用从１９８７年５月至１９９２年１２月
针对时间序列问题，提出了一个变窗口神经网络集成预测模型。利用自相关分析方法挖掘时间序列本身蕴涵的变化特性，并利用这些变化特性构造差异度较大的个体神经网络。变窗口集成预测模型在应用于时间序列预测的同时，
基于AutoEncoder的BP神经网络改进，李森林，邓小武，深度学习模型AutoEncoder可以从无标签数据中自动学习数据特征，假定网络输入与输出相同，通过优化模型训练得到的权重作为神经网络初�
论文研究-基于卷积神经网络的图像分类.pdf构造了一种新的基于主成分分析（principalcomponentsanalysis，PCA）白化的卷积神经网络结构，有效地降低了数据间的相关性，加强了学习
提出了一种新的演化神经网络算法GTEANN，该算法基于高效的郭涛算法，同时完成在网络结构空间和权值空间的搜索，以实现前馈神经网络的自动化设计。本方法采用的编码方案直观有效，基于该编码表示，神经网络的学
针对正弦信号发生器设计中，直接数字频率合成技术存在相位截断误差的问题，以神经网络为技术基础，以FPGA为硬件核心，提出了一种新型的高频正弦信号发生器设计方案，有效克服了上述问题。阐述了这种方案的工作原
神经网络系统辨识法综述，张国钧，李岚，随着系统辨识技术发展的逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法也越来越多的应用于各个领域，本文首先将神经网络系统辨识方法与经
噪声对皮层神经网络的影响，周茜，杨秋，本文基于脉冲时间依赖突触可塑性(Spike-Timing-Dependent-Plasticity,STDP)构建了多层前馈皮层神经网络模型，研究发现在STDP突
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