PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

神经网络,非线性

RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统

MATLAB程序文件说明：1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m-分类2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m-回归

利用Python神经网络，深入解析数据回归预测。本指南提供逐步指导，帮助您构建和训练神经网络模型，以准确预测连续型目标变量。

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关于matlab的神经网络的花的分类,有关于rbf这类的神经网络

这是基于神经网络的图像分类，图片集1000张，通过神经网络模型，分类精度达80%，并输出混淆矩阵及相关二级评价指标，相关文件路径需自行修改。

基于神经网络的分类器,能够实现识别功能,附有源代码

本代码主要是用BP神经网络进行数据分类，代码中是语音特征信号分类

一个RBF神经网络的算法实现程序,可用于实现RBF神经网络的函数逼近