资源列表
强化学习
- 基础的强化学习Q-learning算法，对初学者对Q-learning算法得理解比较有帮助，程序包括运行脚本，Q-learning算法脚本以及环境脚本。(Basic reinforcement learning Q-learning algorithm is helpful for beginners to understand Q-learning algorithm. Programs include running scr ipt, Q-learning algorithm scr ipt
time-series-forecasting-keras-master
- 基于ARIMA模型和LSTM模型，提出一种高性能得时间序列预测算法(Based on ARIMA model and LSTM model, a high performance time series prediction algorithm is proposed.)
AcousticChannelSimulator
- 计算海洋声学 深海声道模型 射线声学方法(Computational ocean acoustic deep-sea channel model)
stock_predict_with_LSTM-master
- 深度学习，LSTM股票预测，python代码(Deep Learning, LSTM Stock Forecasting, Pthon Code)
滑模广义预测
- 本程序讲述的是广义预测控制结合滑模设计的滑模预测控制器
85190844wedgelet
- 小波等神经网络,还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。(wavelet neural networks, etc. also contains the PSO (PSO), gray neural networks, fuzzy networks, probabilistic neural networks, genetic algorithm optimization and so on.)
群搜索优化算法及其改进算法
- 文件内部包含原始GSO算法的原论文及其相应代码，还有改进后的SGSO算法的论文及其相应代码。
BP神经网络人口预测
- 利用BP神经网络建立人口预测模型，利用时间窗方式，用前四年人口预测下一年人口。
OSELM
- OSELM主要代码以及测试代码，亲测有用(the code and test file of oselm)
MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）
- 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the
SeNet的pytorch实现版本
- 深度学习视觉注意力机制SeNet的pytorch实现版本，包括了SeLayers的实现，SeNet模型以及在Imagenet数据集上的训练代码。
GBM
- matlab 实现梯度提升决策树。用于能耗预测。(Matlab implements a gradient boosting decision tree. Used for energy forecasting.)