BP算法(反向传播算法)以其良好的非线性逼近能力、泛化能力以及实用性成为了人工神经网络训练算法中应用最为广泛的算法。但同时使用BP算法又存在收敛速度较慢、易陷入局部极小值等问题。为了将BP算法用于大规
基于FPGAPCI的并行计算平台实,本文介绍的基于PCI总线的FPGA计算平台的系统实现:通过在PC机上插入扩展PCI卡,对算法进行针对并行运算的设计,提升普通PC机对大计算量数字信号的处理速度。本设
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BP算法的改进,希望与大家共享,并一同研究。
MATLAB源代码,基于LM算法的神经网络训练程序,比传统BP算法快20倍以上
并行计算PPT,其中包含傅里叶变换、稠密矩阵运算等