结合往年的案例,通过PDF、网页、源代码等各种类型文件的收集与整理,详细地阐明了神经网络的原理和本质,并教会大家运用神经网络的原理去解决具体问题的能力。
用BP神经网络实现的数字识别
神经网络 1.两层NN: 这本工作簿是针对2个主要监督学习的2层神经网络的python实现,这是没有scikit-learn库的具有5倍交叉验证的回归和分类。 非线性回归 非线性Logistic回归
python 神经网络 数据挖掘 python实现的神经网络算法
python实现标准的BP神经网络算法
BP神经网络技术,对手写数字进行识别,基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。绝对的能运行!!如果是觉得我手写的数字图片难看!可以自己画图片来识别!注意使用Matlab实现的!!
神经网络中hopfield算法的Matlab的实现,仅供各位参考~~挺不错的,很详细
基于C语言实现基于LM等多种神经网络,神经网络VC代码包括BPLMQN算法(AvarietyofneuralnetworksbasedonLMandsoonbasedonClanguage)
神经网络算法的基本介绍,其中也说明了神经网络算法与网格计算的区别
使用C++编写的多层前向NN的BP算法,各层节点数、隐藏层数均为任意整数。训练数据为3个数字的奇偶检验运算程序。程序使用VS2015编写,有cpp源代码及头文件,代码中配有注释。
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