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  1. BP多层感知器 源代码 神经网络

  2. BP多层感知器 源代码 神经网络 tic; %计时开始 clc; %清屏 clear all; %清除所有变量 disp('输入层神经元个数： 16'); %显示输入层神经元个数 input=16; disp('中间层神经元个数： 8'); %显示中间层神经元个数 middle=8; disp('输出层神经元个数： 3'); %显示输出层神经元个数 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出：'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1]

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-13
    • 文件大小：28672
    • 提供者：xxl04120184

  1. 多层感知器神经元的设计Matlab

  2. 设计多层感知器神经元来解决一个分类问题：将10个输入向量分为4类。用plot函数绘出向量分布和分类线。 输入向量为P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5; 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3] 目标向量为T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 ; 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 ]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-18
    • 文件大小：428
    • 提供者：huiqiang1609

  1. Matlab多层感知器解决异或分类问题

  2. 用多层感知器解决异或分类问题，用plot函数绘出向量分布和分类线。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-18
    • 文件大小：848
    • 提供者：huiqiang1609

  1. 多层感知机逼近正弦函数

  2. 多层感知机逼近正弦函数 bp网络逼近sin函数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-30
    • 文件大小：71680
    • 提供者：wjc1986

  1. 多层感知器解决异或问题（MATLAB代码）

  2. 神经网络的精华部分在于多层神经网络的学习，然而我们学习了多层网络之后，怎样编写出第一个多层感知器的程序，也许是我们最期盼的事情，那我们就需要一个简单的模板去挖掘……本代码即是一个比较经典多层感知器的入门程序：用matlab实现多层感知器解决异或分类问题，为了便于初学者掌握，本代码在一些关键的地方都给出了汉语注释……

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-21
    • 文件大小：848
    • 提供者：huoniuyi1230

  1. 用matlab实现多层感知器解决异或问题（代码）

  2. 本代码使用newp建立两层感知器，用第一层的输出作为第二层的输入，每一步都有详细的说明，程序比较精简，只有20行代码，就实现了多层感知器解决异或的问题，经测试，正确率100%。 例：q=[1 1 0; 1 0 1]; >> a=sim(net2,sim(net1,q)) a = 0 1 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-21
    • 文件大小：858
    • 提供者：huoniuyi1230

  1. 反向传播与多层感知神经网络

  2. 实现反向传播多层感知神经网络算法，适用非线性数据模型。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-02-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：wg_chn

  1. 多层感知器、神经网络MLP快速入门

  2. 多层感知器MLP快速入门，结合基于DL4J的分类器分析和手写体识别的3D可视化

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-12-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_14969999

  1. 多层感知机（multi-layer perceptron）实现手写体分类（TensorFlow）

  2. 多层感知机（multi-layer perceptron）实现手写体分类（TensorFlow）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-08-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：susanzhang1231

  1. 多层感知器三种学习算法的比较

  2. 多层感知器是一种多层前馈神经网络 ,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法。通 过模式分类实验对这两种算法和 BP算法进行比较 ,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠 性 ,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_40658408

  1. 多层感知机matlab实现.rar

  2. 多层感知机matlab代码实现，分类是采用较难分类的半月形两类问题分类，可方便深度学习初学者了解深度学习反馈传播机制。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sangwuhen

  1. 用matlab实现多层感知器解决异或问题（代码）

  2. 本代码使用newp建立两层感知器，用第一层的输出作为第二层的输入，每一步都有详细的说明，程序比较精简，只有20行代码，就实现了多层感知器解决异或的问题，经测试，正确率100%。 例：q=[1 1 0; 1 0 1]; >> a=sim(net2,sim(net1,q)) a = 0 1 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：796
    • 提供者：topboy668

  1. 神经网络多层感知机方法在密码学中的应用

  2. 神经网络多层感知机方法在密码学中的应用，陈飞，，本文是以软计算方法之一的神经网络算法为基础,结合密码中加密与解密的特点,而提出的应用神经网络多层感知机方法解决密码传递问题�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-18
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_38714641

  1. 改进的多层感知机对拟稳点的选取

  2. 改进的多层感知机对拟稳点的选取，陶叶青，杨娟，本文运用多层感知机对监测网中的相对稳定点（拟稳点）进行选取，克服了传统的剔除粗差的局限性，为监测网的拟稳平差提供精确可靠

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38744803

  1. 多层感知机 python pytorch

  2. 多层感知机的基本知识 深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qq_40441895

  1. 关于多层感知器隐节点的研究

  2. 关于多层感知器隐节点的研究，王疏艳，高大启，本文分析了多层感知器的分类机理。提出在输入空间中隐节点的基本函数为0所决定的超平面并不起到超维分界面的作用。网络的学习过�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：589824
    • 提供者：weixin_38633083

  1. 用matlab实现多层感知器解决异或问题（代码）

  2. 本代码使用newp建立两层感知器，用第一层的输出作为第二层的输入，每一步都有详细的说明，程序比较精简，只有20行代码，就实现了多层感知器解决异或的问题，经测试，正确率100%。 例：q=[1 1 0; 1 0 1]; >> a=sim(net2,sim(net1,q)) a = 0 1 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-28
    • 文件大小：796
    • 提供者：cjhaoxiaoyu

  1. 多层感知机(MLP)(三层)(UCI乳腺癌数据库)(k折交叉验证)(反向传递)(机器学习，神经网络)

  2. 多层感知机(MLP)(三层)(UCI乳腺癌数据库)(k折交叉验证)(反向传递)(机器学习，神经网络)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_33270475

  1. TensorFlow实现MLP多层感知机模型

  2. 主要为大家详细介绍了TensorFlow实现MLP多层感知机模型，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38557515

  1. python实现多层感知器MLP（基于双月数据集）

  2. 主要为大家详细介绍了python实现多层感知器MLP，基于双月数据集，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38530211
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