深度学习工具箱

深度学习工具箱

MATLAB开发的深度学习工具箱用于实现深度学习模型。

Matlab 1 2024-07-16

深度学习工具箱主控程序

这个工具箱适合那些想学习如何处理和训练数据的深度学习初学者使用。

Matlab 0 2024-08-31

深度学习工具箱导入器支持TensorFlow-Keras模型

提示：利用定理5和习题2.1解决第6题，证明：任何群都不能是两个真子群的并。循环群作为一类已经完全解决的群，其元素表达方式、运算规则及同构下的子群数量等已清晰研究。对于群G的任意非空子集M，总存在包含M的子群，例如G本身。定义M在G中的所有包含M的子群的交，为包含M的G的最小子群。生成系定义了由子集M生成的子群，M被称为这个子群的生成系。群或子群可能有多个生成系，甚至是无限的，例如整数加群Z，其中M={-8, 4, 6, 10}。

算法与数据结构 3 2024-07-17

matlab遗传代码工具箱设置与机器学习工具箱

matlab遗传代码工具箱设置概述。该工具箱包含了我为机器学习领域编写的所有代码。软件要求主要是Python，将来可能会使用C++。工具箱内容包括分类（如Logistic回归，使用不同方法如SGD/SVRG推论LR中参数的求解器）、聚类（如Python中实现的朴素k-mean算法和在MATLAB中使用张量运算实现的SOM）、降维（如PCA）、神经网络（如在张量流中建立神经网络的Python类TFNN和多层感知器的MATLAB类MLP_SingleOutput）、以及模型选择（如用Python编写的遗传算法遵循sklearn编码样式的GA）。

Matlab 0 2024-09-01

Matlab统计学习工具箱

Matlab统计学习工具箱提供了丰富的统计工具使用学习资源。

Matlab 2 2024-07-26

MATLAB遗传算法工具箱深度解析

深入MATLAB遗传算法工具箱 本资源对MATLAB遗传算法工具箱进行了全面剖析，涵盖工具箱的具体功能、使用方法，并结合实例代码进行详细解读。通过学习本资源，您可以深入了解遗传算法的核心概念，掌握利用MATLAB工具箱解决实际优化问题的技巧。无论是初学者入门还是进阶应用，本资源都将是您学习遗传算法的得力助手。

Matlab 4 2024-05-20

MATLAB优化工具箱的深度应用

《精通MATLAB最优化计算》一书详细介绍了MATLAB优化工具箱中的各类优化函数及作者自编的算法，提供了多个实用例子。光盘程序中包含了书中相关的课件和PPT，适合深入学习和应用。

Matlab 1 2024-08-04

FracLab 工具箱

使用 FracLab 2.2 工具箱可快速调用分形，直接在 MATLAB 命令窗口输入 fraclab 即可。

Matlab 3 2024-05-01

Metabox 工具箱

Metabox 是一个基于 R 的工具箱，用于代谢组学数据的分析、解释和综合探索。它提供数据处理、统计分析、集成可视化探索和功能分析（如功能富集评分、富集表示分析和词云生成）等功能。

统计分析 2 2024-05-19

Contourlet 工具箱

对于学习图像融合和 Contourlet 的初学者，这款工具箱非常实用，可以与 MATLAB 结合使用。

Matlab 2 2024-05-25