多尺度集成极限学习机回归算法：增强多层神经网络回归学习的简单技巧

这个MATLAB库专门为DNNE算法设计，提供一个完整的集成学习解决方案。

PyTorch线性回归/单层神经网络实践 本资源包含线性回归数据集与相应的PyTorch代码实现，可用于构建和训练线性回归模型以及单层神经网络模型。 资源内容: 线性回归数据集 PyTorch线性回归模型代码 PyTorch单层神经网络模型代码 通过学习本资源，您将能够: 理解线性回归和单层神经网络的基本原理 使用PyTorch构建和训练模型 分析模型性能 应用模型进行预测 适用人群: 机器学习初学者 PyTorch学习者 对线性回归和神经网络感兴趣的人士

BP神经网络重要函数 在MATLAB中构建和训练BP神经网络，可以使用以下重要函数： | 函数名 | 功能 ||---|---|| newff() | 生成一个前馈BP网络 || tansig() | 双曲正切S型(Tan-Sigmoid)传输函数 || logsig() | 对数S型(Log-Sigmoid)传输函数 || traingd() | 梯度下降BP训练函数 |

这项工作利用傅立叶基础-MscaleDNN代码，通过深度神经网络技术解决一类多尺度偏微分方程（PDE）问题。多尺度非线性PDE在科学和工程中是一个复杂的挑战。本研究探索了MscaleDNN算法在处理这些问题中的潜力，特别是通过引入正弦和余弦激活函数来增强算法性能，这些激活函数受到傅立叶展开和分解的启发。此外，MscaleDNN结构通过倾斜激活功能适应不同的神经层。通过数值示例展示了改进的MscaleDNN算法在低维和高维空间中处理不同尺度的$p$-Laplacian问题的精度优势。

面向复杂大数据的特征学习新视角 海量复杂数据的涌现为各行业带来了机遇和挑战，如何从中高效提取有效信息成为关键问题。传统的特征学习方法在处理大数据时面临巨大压力，而多模态神经网络为解决这一难题提供了新思路。 张量：捕捉数据高维特征的利器 通过张量法对大数据进行抽象建模，能够有效捕捉数据在高阶张量空间的分布特征，突破传统方法的局限性。 多模态融合：挖掘数据深层关联 多模态神经网络能够融合不同来源、不同模态的数据信息，例如文本、图像、音频等，从而更全面地理解数据，挖掘数据间的深层关联。 面向未来的智能数据分析 基于多模态神经网络的复杂大数据特征学习方法，为构建更加智能、高效的数据分析系统提供了强有力

BP神经网络模型与学习算法教程 本教程介绍了BP神经网络模型及其学习算法，使用MATLAB进行演示。内容涵盖： BP神经网络模型的架构和原理 BP学习算法的推导和实现 训练神经网络的步骤和技巧 使用MATLAB进行BP神经网络训练和测试 适合于神经网络初学者和希望使用MATLAB进行神经网络应用的人员。

资源内容:利用支持向量机(SVM)神经网络模型，对上证指数开盘进行回归预测分析的代码实现。 代码功能:- 数据预处理- SVM模型构建与训练- 预测结果评估- 可视化呈现 适用对象:对量化金融、机器学习感兴趣的研究者和开发者。

matlab代码，实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。

为MATLAB神经网络学习者和研究人员提供的宝贵资料