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搜索资源 - learning rate in neural network
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一种基于蚁群聚类的径向基神经网络
提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系
数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置,
同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以
达到简化径向基神经网络结构的目的. 实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络,结果表
明,所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40 ％ ,学习的准确率可提高1 ％以上,而且网络结构
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这是我参考了n(n>=5,^_^)篇BP神经网优化方法的论文写出的BP神经网源代码，使用了批处理训练方法，带动量项、学习速率的自适应调整、仅对学习精度没有达到指定要求的模式训练，并且训练精度逐步加大，通过这种方法，极大地加快了训练速度；另外，对于0模式和1模式数目相差很大(5-6倍)都能达到很高的学习精度。-This is my reference to the n (NGT; Chapter 5 = ,^_^) BP neural network optimization method
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三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能：
（1） 允许选择各层节点数；
（2） 允许选用不同的学习率η；
（3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数；
（4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。
-Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
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* Lightweight backpropagation neural network.
* This a lightweight library implementating a neural network for use
* in C and C++ programs. It is intended for use in applications that
* just happen to need a simply neural network and do not
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有关BP神经网络改进算法的一篇论文,增加动量项,自适应学习率等-Of the BP neural network algorithm to improve the paper to increase the momentum, the adaptive learning rate
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在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
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这是一个用动量法和自适应学习速率法改良过后的BP神经网络。编绎环境为VC9.0。当网络训练完成后。能查看误差曲线图。-This is a method with momentum and adaptive learning rate method, after the BP neural network improved. Code Interpretation of the environment VC9.0. When the network training is completed. C
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Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。-
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A very simple example of Neural Networks using back propagation This program is a simple example of Neural Networks using back propagation. My code has all basic functionalities like learning rate, load net, save net, etc. You can have as many layer
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Here present ed working of the fifth generation intelligent radio that is Cognitive Radio (CR) system which works on predictive data rate and ANFIS based learning scheme is proposed to introduce intelligence in it. The performance of this has been co
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人工神经网络BP算法,C++编写，可以： 1、动态改变学习速率 2、加入动量项 3、可暂停运算 4、可将网络以文件的形式保存、恢复-Artificial neural network BP algorithm, C++ to write, you can: a dynamically changing learning rate to 2 by adding momentum item 3, may suspend the operator 4 network to save the file
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A very simple example of Neural Networks using back propagation
This program is a simple example of Neural Networks using back propagation. My code has all basic functionalities like learning rate, load net, save net, etc. You can have as many l
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编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
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近红外光谱分析中的BP模型建立过程，其中在原有BP神经网络模型的基础上自己编程加入了近红外模型验证系数的计算，如R-SquareC.R-SquareP,RMSEC,RMSEP,RSD等。并加入循环语句，设定区间程序可以自动运行并判断最佳隐含层结点数，最佳学习速率，动量因子，训练次数等，同时加入一个验证校正模型实例。-The process of BP model in near infrared spectrum analysis, including the original BP neura
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MATLAB CODE FOR HOW TO EXAM LEARNING RATE AND HIDDEN NEURAL IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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MATLAB CODE FOR HOW TO SELECT LEARNING RATE VALUE THAT BAEST IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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As signatures are widely accepted bio-metric for authentication and identification of a person because every person
has a distinct signature with its specific behavioral property, so it is very much necessary to prove the authenticity of signature
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现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，解耦，恢复原信号，进行逐步线性回归，迭代自组织数据分析，关于神经网络控制，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，通过反复训练模板能有较高的识别率，一种流形学习算法（很好用）。-Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, Decoupling, restore the original signal, Stepwise linear regression, I
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多层神经网络，在训练过程中采用自适应学习率Adagrad方法。可以实现回归或分类问题。(The adaptive learning rate Adagrad method is adopted in the training process of the multilayer neural network. Regression or classification problems can be achieved.)
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概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
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