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搜索资源列表

  1. Matlab单层线性神经元

  2. 设计一个简单的单层线性神经元，使其实现从输入到输出的变换关系．其输入和目标分别为 P=[+1.0 -1.2] T=[+0.5 +1.0]，给出权值和阈值的范围并绘制误差曲面及误差等高线。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：huiqiang1609

  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19456
    • 提供者：qq112964734

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现.part1 （PDF）

  2. 第1章 概述 神经网络理论与MATLAB7实现.part2的下载地址： http://download.csdn.net/source/663497 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-10-03
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：ndongf

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现.part2（PDF）

  2. 神经网络理论与MATLAB7实现.part1的下载地址： http://download.csdn.net/source/663471 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-10-03
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：ndongf

  1. 工神经网络教程_韩力群

  2. 第1章 绪论 1.1 人工神经网络概述 1.2 人工神经网络发展简史 1.3 神经网络的基本特点与功能 1.4 神经网络的应用领域 本章小结 思考与练习 第2章 人工神经网络建模基础 2.1 脑的生物神经系统概述 2.2 生物神经网络基础 2.3 人工神经元模型 2.4 人工神经网络模型 2.5 神经网络学习 本章小结 思考与练习 第3章 感知器神经网络 3.1 单层感知器 3.2 多层感知器 3.3 自适应线性单元简介 3.4 误差反传算法 3.5 标准BP算法的改进 3.6 基于BP算法的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-31
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：taicangyun

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现

  2. 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：lengwuqin

  1. 人工神经网络实用教程

  2. 目录 前言 第1章 人工神经网络概述 1.1 神经网络的基本概念 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1.1.2 人工神经元模型 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 1.1.4 神经网络的学习 1.2 神经网络的特点及其应用 1.2.1 神经网络的特点 1.2.2 神经网络的应用领域 练习题 第2章 实用神经网络模型与学习算法 2.1 MATLAB快速入门 2.1.1 MATLAB界面组成 2.1.2 MATLAB基本运算 2.1.3 MATLAB绘图函数 2.2 感知器神经网络模型与学

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lengwuqin

  1. matlab神经网络基础

  2. 比较老的资源了，但是还是很经典的一本书，是深度学习的基础。前言 第1章 人工神经网络概述 1.1 神经网络的基本概念 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1.1.2 人工神经元模型 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 1.1.4 神经网络的学习 1.2 神经网络的特点及其应用 1.2.1 神经网络的特点 1.2.2 神经网络的应用领域 练习题 第2章 实用神经网络模型与学习算法 2.1 MATLAB快速入门 2.1.1 MATLAB界面组成 2.1.2 MATLAB基本运算 2.1.3

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-24
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：shangpanda

  1. BP神经网络详解.ppt

  2. bp神经网络详解ppt BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_42232540

  1. 代码详解：基于Python建立任意层数的深度神经网络

  2. 图1神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项）单层神经网络图2单层神经网络示例神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b），接着再计算一个激活函数。一般来说，神经元模型的输出值是a=g(Wx+b)，其中g是激活函数（sigmoid,tanh,ReLU,…）。假设有一个很大的数据库，里面记录了很多天气数据，例如，气温、湿度、气压和降雨率。问题陈述：一组训练数据m_train，下雨标记为（1），不下雨标记为（0）。一个测试数据组m_tes

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38683195

  1. 代码详解：基于Python建立任意层数的深度神经网络

  2. 图1神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项）单层神经网络 图2单层神经网络示例神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b），接着再计算一个激活函数。一般来说，神经元模型的输出值是a=g(Wx+b)，其中g是激活函数（sigmoid,tanh, ReLU,…）。假设有一个很大的数据库，里面记录了很多天气数据，例如，气温、湿度、气压和降雨率。问题陈述：一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38502639

  1. 基于tensorflow2.0的深度学习

  2. 人工神经网络 Artificial neural networks(ANN) 一、神经元->感知器->多层感知器 感知器（The Perceptron） 神经元： 神经元是线性阈值单元(LTU)、又叫阈值逻辑单元（TLU） LTU的工作： 首先每个输入都有一个对应的权重 然后LTU对其加权求和：z = w1 x1 + w2 x2 + ⋯ + wn xn = x⊺ w 再对结果应用一个阶跃函数产生最后的输出：hw(x) = step(z)=step( x⊺ w) 其中阶跃函数ste

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：833536
    • 提供者：weixin_38719475

  1. 深度学习（神经网络）[1]——单层感知器

  2. 深度学习（神经网络）[1] —— 单层感知器算法描述python实现示例运行结果可视化 算法描述 最原始的神经网络模型，类似于神经网络中的单个神经元，该算法局限性也很大，只适用于解决线性可分的问题和异或问题，对于线性不可分的问题则无法解决。但作为神经网络的基本单元，学习和理解单层感知器，对后续的学习是很有帮助的。 python实现 # ************************** Perception ****************** import numpy as np impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38590309