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神经网络控制学习必备神器，模糊控制从人的经验出发，解决了智能控制中人类语言的描述和推理问题，尤其是一些不确定性语言的描述和推理问题，从而在机器模拟人脑的感知、推理等智能行为方面迈出了重大的一步。
本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对
卷积神经网络经典结构,yannlecun的LeNet与Alex的AlexNet、以及网络中公式的推导证明,绝对是学习卷积神经网络的必备,一起学习,加油!
神经网络,基于matlab的,对人脸库进行训练,可用于人脸识别
本文是关于FPGA上的深度神经网络性的介绍。
支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predic
机器学习是一种强大的工具,可以揭示和利用多维参数空间中的相关性。 从这种相关性进行预测是一项非常艰巨的任务,特别是当尚未完全理解理论模型的基本动力学细节时。 使用对抗网络,我们可以在训练过程中包括系统
人工智能(AI) 机器学习(ML) 神经网络(NN) 深度学习介绍(DL) 如何学习Deep Learning
学习方式 根据数据类型的不同 对一个问题的建模有不同的方式 在机器学习或者人工智能领域 人 们首先会考虑算法的学习方式 在机器学习领域 有几种主要的学习方式 将算法按照学习 方式分类是一个不错的想法
《神经网络与机器学习》由加拿大的SimonHaykin所著，此书结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。
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