神经网络导论
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神经网络导论第五章内容概述
本节课程主要介绍了神经网络导论中的第五章内容，重点讲解了模拟退火算法及其在Boltzmann机中的应用。
Matlab
0
2024-08-24
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
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
调整神经元阈值的策略-国防科大人工神经网络课程资料-深入神经网络导论第二章
如果将层p中处理单元的阈值视为层p-1中处理单元到其一个额外常数输入连接的权重，那么可以类似地修改该单元的阈值。
Matlab
0
2024-08-17
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
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2024-04-29
RBF 神经网络网络结构
输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据
数据挖掘
10
2024-04-30
海明网络的结构解析-国防科技大学人工神经网络课件-神经网络导论第三章
海明网络包含匹配子网和竞争子网。匹配子网负责输入样本与存储的标准模板进行匹配，例如计算海明距离。竞争子网则迭代寻找匹配子网中的最佳输出。随着技术进步，海明网络在信息处理领域展现出重要潜力。
Matlab
0
2024-09-13