搜索资源列表
ganzhiqi_g7
- 基于感知器的iris数据集分类算法，matlab实现，有注释。-Classification algorithm based on the iris data set of the perceptron, the Matlab implementation, and comment.
svm-ses
- 分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。-The machine algorithm respectively perception, the minimum square error algorithm, linear SVM classifier algorithm design, respectively, draw the decision surface, and compare the performance.
Linear-classifier-design
- 对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。-The "data1.m" data, respectively, using the perceptron algorithm, the least square error algorithm, the linear SVM algorithm design classifier, respectively, to draw the decision-making surf
ganzhiqi
- 线性分类器感知器设计算法程序，其中利用了低度下降算法-Linear classifier perceptron design algorithm procedures, which use low-degree descent algorithm
FIG002
- Rosenblatt感知机Matlab实现算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt提出的. 这个算法被提出后, 受到了很大的关注. 感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置: 它是第一个从算法上完整描述的神经网络. 在20世纪60年代和70年代, 受感知器的启发, 工程师, 物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络不同方面的研究. -Rosenblatt perceptron Matlab algorithm linear classifier, an
Number-odd-or-even
- 采用人工神经网络单层感知器学习算法，实现数字0-9的奇偶识别-The single-layer perceptron of artificial neural network learning algorithm, to achieve parity identification numbers 0-9
Improved-ICA-character-recognition
- 该算法一种结合改进的基于独立分量分析（ICA）提取算法和基于多层感知器和单向二叉决策树的多类支持向量机分类方法。-The algorithm is a combination of improved based on independent component analysis (ICA) algorithm and multi-class support vector machine classification method based on binary decision tree of
moshishibie
- C# 模式识别作业 最大最小距离算法（可以实现鼠标收入） 感知器-C# pattern recognition operating the largest minimum distance the algorithm (mouse income) sensor
code
- 三道题，包括1：用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题:2：用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补)，进而实现四带滤波器组 3：估计其功率谱-Three questions, including: 1 using multilayer perceptron ( MLP ) neural network and error back propagation ( BP ) algorithm to realize the XOR problem: 2: the odd
ANN_bp
- 用于训练多层感知器的神经网络BP算法C++源程序，有较为详细的注释。-For the training of Multilayer Perceptron Neural Network the BP algorithm C++ source, more detailed notes.
12
- 关于人工神经网络中感知器的matlab算法-The matlab algorithm is on artificial neural network sensor
1
- 神经网络感知器 C语言实现 神经网络算法基础-Perceptron neural network C language-based neural network algorithm
li1
- 请用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题（输入为，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S型Logistic函数。-Please use the Multilayer Perceptron (MLP) back propagation neural network (BP) algorithm XOR problem (input is required to determine the output is 0 or 1), and draw
Julei
- 基于MFC框架实现了C均值聚类算法，感知器训练。-Based on the MFC framework implements the c-means clustering algorithm, perceptron training.
ganzhiqi
- 这份matlab程序是模式识别中有关感知器、感知准则的相关算法。-The matlab program is related to pattern recognition sensor, perceived norms related algorithms.
DeepLearning-master
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
Naive-PLA
- 感知器学习算法。R语言实现版本。自己写的，给大家一个参考-perceptron learning of algorithm
code
- MATLAB神经网络原理与实例精解中第4章 单层感知器的算法-MATLAB neural network theory and examples of the fourth chapter in the single-layer perceptron algorithm
BP_ANN
- 在MATLAB中利用BP算法训练多层感知器-Trained by BP algorithm in MATLAB Multilayer Perceptron
固定增量法求分界面
- 固定增量法求分界面 (利用感知器训练算法中的固定增量法求分界面，将样本集分为两 类)，附带整个分类过程及原理(The fixed increment method calculates the interface (using the fixed increment method in the perceptron training algorithm for the interface, and divides the sample set into two Class))