神经网络学习算法
当前话题为您枚举了最新的神经网络学习算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
BP神经网络学习算法的MATLAB实现
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 |
算法与数据结构
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2024-05-21
BP神经网络模型与学习算法教程
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。
Matlab
2
2024-05-31
SOFM神经网络基础算法
SOFM神经网络基础算法
将介绍自组织映射（SOFM）神经网络的基本算法。SOFM是一种无监督学习算法，用于数据可视化和降维。它利用竞争学习原理，将高维输入数据映射到低维输出空间中。将涵盖SOFM算法的步骤、权重更新规则和算法的应用。
数据挖掘
2
2024-06-06
DNNE学习算法MATLAB开发的深度神经网络集成学习算法
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。
Matlab
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2024-08-02
MATLAB神经网络学习指南
为MATLAB神经网络学习者和研究人员提供的宝贵资料
Matlab
3
2024-04-30
神经网络：数据挖掘算法简介
神经网络是一种受人类大脑启发的算法，由相互连接的输入/输出单元组成。每个连接都关联着一个权重，通过调整这些权重，神经网络可以在学习阶段学习预测输入样本的正确类别。在此过程中，神经网络利用激励函数和权重调整来学习。
数据挖掘
3
2024-05-25
Kohnen竞争学习神经网络MATLAB开发
执行M文件，这是Kohnen竞争学习神经网络的学习算法。
Matlab
0
2024-08-22
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
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
matlab实现遗传神经网络算法
这是一份详细说明如何利用matlab实现遗传神经网络算法的文件，适合于理解遗传算法和神经网络模型的学习和参考。
Matlab
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2024-07-20