认知神经科学].M.S.Gazzaniga.扫描版,经典神经网络图书。
大师杰作。
2025/3/16 0:32:31 19.46MB 神经科学
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利用GA-BP神经网络算法的应用实例之MATLAB程序,有很详细的中文注释,大家可以根据实际的数据修改相应的参数!
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基于LVI的原始对偶神经网络的MATLABSimulink建模和仿真,用于求解线性和二次程序
2025/3/11 0:07:30 1.04MB 研究论文
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使用神经网络进行预测,有BF,FF,GRNN,RBF网络等,使用神经网络进行预测(MATLAB版)NeuralNetworkspredict
2025/3/10 7:22:24 5KB 神经网络 预测 MATLAB
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极限学习机(ExtremeLearningMachine)ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。
ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。
2025/3/10 3:06:58 64KB ELM 极限学习机 MATLAB程序
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极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)是一类基于前馈神经网络(feedforwardneuronnetwork)的机器学习算法,其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整,学习过程仅需计算输出权重。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点,被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
2025/3/9 14:55:18 4.24MB ML 机器学习 人工智能 极限学习机
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自己写的,编程渣渣,写的很乱,但也基本实现了,仅供参考。
有朋友可以联系我相互讨论学习,
2025/3/8 18:31:32 3KB python pso bp
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英文原版,英文好的可以看一下良好的理论分析特性,高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意,我这里说的是凸建模!科学研究的第一步是对实际问题抽象近似,建模成数学问题,这里有巨大的选择自由度!虽然非凸建模具有最强的表达能力,也最省事,代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算!近十年来火的一塌糊涂的压缩感知,稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的!研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理!要注意,很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了,只有用凸建模才焕然一新!更进一步,通过对凸建模的深入理解,大家对具体的非凸问题,注意不是所有,开始利用特殊的结构特点做分析,得出了一些很深刻的结果,比如神经网络收敛到局部最优解,而不是平稳点,随机算法有助于逃离鞍点。
但是,非凸分析几乎都是casebycase,没有统一有效的手段,这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说,凸建模和凸优化是研究实际问题的首选!作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源:知乎著作权归作者所有。
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2025/3/6 4:58:51 5.74MB 凸优化
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基于HLS的Tiny_yolo卷积神经网络加速研究,从论文的角度对基于FPGA的深度学习实现方法进行了说明
2025/3/5 16:28:34 2.43MB FPGA HLS YOLO 深度学习
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大数据时代的来临让我们体会到了信息高速带给我们的便捷,从大数据中提取我们需要的信息变成我们现在的迫切需求。
而神经网络作为大数据中经典算法之一,是我们有必要掌握的,而BP算法作为神经网络的初级算法,是我们学好其它神经网络算法的基础。
本代码经过测试,可以直接运行
2025/3/2 13:31:49 5KB BP 神经网络
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡