搜索资源列表
perceptron
- 自己编的VC＋＋程序，是关于神经网络的多层感知器的
bp_xor
- 神经网络中的多层感知器的BP(反向传播)学习算法，并在MFC中以主观方式显示学习过程。
多层感知器神经网络，BP神经网络
- 多层感知器神经网络，BP神经网络的Visual C++ 2008源代码程序，一个外国人写的，很好用。需要一定的编程基础才能看懂.-MLP neural network, BP neural network Visual C++ 2008 source code program, a foreigner, is useful. Need to understand some basics of programming.
perceptron.rar
- 人工神经网络，多层感知器，C++源代码，可在文本中读写数据。,Artificial neural network, multilayer perceptron, C++ source code, can read and write data in the text.
src_Backprop_ANN_XOR
- 人工神经网络ANN多层感知器BP神经网络算法的C#源代码，一个外国人编写，供大家研究学习使用。-ANN artificial neural network MLP BP neural network algorithm C# source code, a foreigner writing for everyone to learn.
bp_algorithm_matlab
- 基于MATLAB的多层感知器神经网络BP算法的源程序-MATLAB-based multilayer perceptron neural network algorithm source code
ANNstabliaser
- 人工神经网络多层感知器9输入四维算法源程序-MLP artificial neural network input four-dimensional algorithm source code 9
short-termloadforecastingwithchaostimeseries
- 文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
BP
- 模拟BP神经网络，基于BP网络的多层感知器的模拟-BP neural network simulation
psonn
- 粒子群算法优化神经网络,神经网络为传统的多层感知器。-pso optimizes neural networks. the neural networks are multilayer percetrons.
chengxu
- 用matlab实现神经网络多层感知器单样本训练BP算法。-Neural network using matlab to achieve a single sample training MLP BP algorithm.
The-adaptive-Neural-Network-
- 基本上实现这些类型的神经网络： 自适应线性网络（ADALINE） 多层多层感知器网络 广义径向基函数网络 动态细胞结构（DCS）网络与高斯或圆锥形的基础功能-There are blocks that implement basically these kinds of neural networks: Adaptive Linear Networks (ADALINE) Multilayer Layer Perceptron Networks Generalized
matlab_ANN_MLP
- matlab程序，使用神经网络估算信号频率，附训练及测试数据(The matlab program uses neural networks to estimate the frequency of signals, along with training and test data)
[MATLAB神经网络30个案例分析]（已阅）
- 人工神经网络 /多层感知器 归一化 神经网络的30个案例(artificial neural network/Multilayer perceptron normalization)
深度学习(中英文双版)
- 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。(The concept of deep learning stems from the study of artificial neural networks. A multilayer perceptron with a hidden layer is a depth learning structure. Depth le
shiyan4
- 解决非线性多类别分类问题，利用实际数据进行分类处理。(Solving nonlinear multi class classification problem, using actual data for classification processing.)
p_or
- 这个例子是感知器人工神经网络的异或门实现，这是多层感知器神经网络的一个典型例子。(This example is the XOR gate implementation of perceptron artificial neural network, that is a classic example of a multilayer perceptron neural network.)
network1
- 应用人工神经网络的建模方法，采用多层感知器的模型结构，利用自适应学习速率的BP学习算法(The application of artificial neural network algorithm and the model structure of multilayer perceptron)
多层感知器
- 神经网络中的多层感知器用python实现(Multilayer perceptrons in neural networks are implemented in python.)
MLP_iris
- 一个简单的多层感知器实现鸢尾花数据的分类的代码(use mlp to realize the classification of Iris dataset)