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C++实现LL1文法: 1)在def.ll1中填写文法规则; 2)在test.free中填写识别字符串(会转换为token序列); 3)会打印出FIRST、FOLLOW和预测表; 4)会检测出错位置; 5)文法不能出现左递归和二义性;

该实验使用模拟退火算法求取函数的最小值,matlab自编程实现。该实验可以观察到搜索点的过程,也可以自行修改参数。

该程序使用离散Hopfiled神经网络识别字符,没有调用库函数,采用Matlab自编程实现。可以增加识别字符个数,但实验结果不理想,只有两个字符时识别效果较好。

该程序用BP神经网络逼近cos(x)+sin(x)函数,用matlab实现,没有采用库函数。可以清楚看到函数逼近过程,图形会展示出来。

利用RBF神经网络实现对数据点的分类。采用的是广义RBF网络数据中心的监督学习算法,利用梯度下降法,自动求RBF网络的中心、扩展系数、权重。该实验动态展示了RBF分类逼近过程。你可以调节参数达到你需要的效果。

利用RBF神经网络进行函数拟合,拟合结果通过图形绘制出来,你可以修改相应参数观察结果,你可以将plot_rbf开启观察径向基函数如何逼近函数的。

该实验使用kohonen算法对随机生成的样本位置点进行聚类，最后筛选出有效神经元为聚类中心；没有使用库函数，matlab自编程实现；

里面有各种梯度下降法：SGD、Momentum、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法代码；

用小批量梯度下降法实现函数逼近，Matlab自编程，可以看到逼近过程和误差下降过程，可以通过修改step实现批量梯度和随机梯度下降。

采用Matlab实现梯度下降各种优化算法，进行函数逼近，优化算法包括冲量法、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法。可以通过该实验进行各种算法的比较，可以自行调整参数查看实验效果。