神经解剖
当前话题为您枚举了最新的神经解剖。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
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
交感神经节前神经元（Briantetal.2014）
Matlab 代码：
交感神经节前神经元（Briantetal.2014）
Matlab
4
2024-05-13
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
Siegert神经元的作用及其在神经科学中的应用
如果y=siegert(x,w,param)，一个带有泊松过程输入的积分和激发神经元，在长时间内平均，其输出激发速率将与输入激发速率相匹配： rate_out=siegert(rate_in,w,param)。siegert神经元不仅提供了时间步模型与事件驱动模型之间的桥梁，还在神经科学中扮演重要角色。
Matlab
0
2024-08-18
脑神经信息活动的特征详解BP神经网络解析及示例
脑神经信息活动的特征包括巨量并行性、信息处理和存储单元的集成，以及自组织自学习功能。
算法与数据结构
0
2024-09-20
隐层神经元数选择在 BP 神经网络中的影响
隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少，网络可能无法学习；如果太多，会导致训练时间过长，泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明，神经元数的差异会影响训练误差曲线。
算法与数据结构
3
2024-05-26