借助R语言中的neuralnet包，轻松构建神经网络模型。该包提供灵活的函数和参数设置，支持自定义网络结构、激活函数、训练算法等，满足不同场景下的建模需求。
R语言neuralnet包：构建神经网络利器
相关推荐
C语言神经网络算法库-Cppntwork
该程序包提供了多种神经网络算法，使用C语言编写，可用于各种机器学习和人工智能应用。
Matlab
2
2024-05-25
BP神经网络
BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。
算法与数据结构
2
2024-07-12
神经网络中特征提取使用 MATLAB 构建
利用 MATLAB 构建神经网络，以提取特征，提升网络性能。
算法与数据结构
7
2024-05-25
BP神经网络详解神经网络数学模型解析
神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。
算法与数据结构
2
2024-07-17
BP神经网络优化
改进BP神经网络算法以提高数据挖掘中的收敛速度。
数据挖掘
3
2024-05-13
神经网络拓扑结构
神经网络训练前，需设计拓扑结构，包括隐层神经元数量及其初始参数。隐层神经元越多，逼近越精确，但不宜过多，否则训练时间长、容错能力下降。如训练后准确性不达标，需重新设计拓扑或修改初始参数。
数据挖掘
2
2024-05-26
神经网络课件.zip
逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程；它将信息化为概念并用符号表示，然后通过符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行指令供计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是突然产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本在于两点：1.信息通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程完成的。
算法与数据结构
3
2024-07-12
神经网络 MATLAB 程序
神经网络识别，可识别三种类别，使用四种特征。可更改程序以识别更多类别。
算法与数据结构
5
2024-04-29
R神经网络和深度学习库及框架精选
这是R中神经网络和深度学习库和框架的精选清单，简化快速而准确的神经网络训练，支持视觉、文本、表格、音频、时间序列和collab（协作过滤）模型的开箱即用。此外，还包括对libtorch C++库的直接绑定，支持像pytorch一样的生态系统。另外，还提供了使用YOLOv3和U-net进行对象检测和图像分割的神经网络集合，以及执行数据转换和降维的多种版本。
Matlab
6
2024-07-14