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强大,很好很强大。学习神经网络的好助手,可以仿照其中的代码,只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。
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网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,
bp人工神经网络法在深基坑开挖中对变形的预测，matlab实现
利用BP神经网络实现f(x)=sin(x)+cos(x)的拟合逼近
python代码实现,可以调整网络结构,适用分类与回归问题,包含随机梯度下降、动量梯度下降,RMSProp、Adam优化算法。
基于对话框的应用程序，实现了异或网络、数字识别和函数逼近等功能。
bp神经网络C++实现详细讲解握使用bp神经网络C++实现
按照BP网络计算公式来设计的一个matlab程序,对BP网络进行了优化设计
基于模式识别的bp人工神经网络matlab实现 很好的东西 都下载吧
通过GUI实现BP神经网络的设计,要求输入信号分别为随机噪声、正玄信号、方波信号,网络层数包含输入层、隐含层、输出层,训练方法有BP算法、带动量项的BP算法、Davidon最小二乘法、阻尼最小二乘法,
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