神经元用Java编写的实验性NES模拟器目录产品特点核心使用基本反编译器的6502CPU仿真2C02PPU仿真具有2个脉冲通道，一个三角形通道，一个噪声通道和一个DMC（或PCM）通道的2A03APU仿真模拟支持它的游戏的节省（每30秒一次）iNESMappers（非穷举游戏列表）：（000）：超级马里奥兄弟，大金刚，达克亨特，攀冰者，Excitebike（001）：《塞尔达传说》，《塞尔达传说2》，《银河战士》，《洛克人2》（002）：恶魔城，DuckTales，洛克人，金属齿轮（003）：田径（004）：超级马里奥兄弟2，超级马里奥兄弟

本文来自于简书，本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结，希望对您的学习有所帮助。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电

1绪论11.1人工神经网络的研究背景和意义11.2神经网络的发展与研究现状21.3神经网络的研究内容和目前存在的问题31.4神经网络的应用42神经网络结构及BP神经网络42.1神经元与网络结构42.2BP神经网络及其原理72.3BP神经网络的主要功能92.4BP网络的优点以及局限性93BP神经网络在实例中的应用103.1基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数103.2BP网络在函数逼近中的应用123.3BP网络在样本含量估计中的应用174结束语23

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关于倒立摆的控制，用了神经网络来实现PID控制，并比较了一下

基于matlab的pid神经元网络的控制

极限学习机matlab程序。
程序里包括样本训练、测试、精度、隐层神经元个数、激活函数选取。

1、应用单层感知器做的一个简单的分类2、单层单输出感知器解决一个简单的分类问题3、单层单输出感知器实现“或”功能4、单层双输出感知器实现多个神经元的分类5、多层感知器完成异或功能

脉冲神经网络亲测运行实例，Python版本的，正确不用调，所用的神经元模型为IF模型，进行STDP无监督学习，数据集为MNIST，可供学习。

设计一个离散的HNN网络，神经元个数自定，选取十幅32*32图，存在神经网络中，然后对原图加噪，输入给已设计好的神经网络，找出对应的无噪原图。

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。