资源列表
卷积神经网络python代码
- 用于进行图像识别与大型图像的处理，是一种高效的识别方法(It is an efficient recognition method for image recognition and large image processing.)
CMAC逼近非线性函数
- 利用小脑模型神经网络逼近非线性函数，MATLAB编写m文件实现，给出逼近误差(Cerebellar model neural network is used to approximate nonlinear functions. MATLAB is used to write M files, and approximation error is given.)
RBF神经网络逼近非线性函数
- 利用径向基神经网络逼近非线性函数，MATLAB编程实现，给出训练误差(Radial basis function neural network is used to approximate nonlinear functions. MATLAB programming is implemented to give training error.)
模糊神经网络
- 模糊预测，利用模糊神经网络达到各种预测的目的(fuzzy neural network)
Genetic_Algotithm
- 用遗传算法求y=x*sin(10*pi*x)+2的最大值 -1=<x<=2 精确到6位小数 pow(2,21)<3*1000000<pow(2,22) 编码的二进制长度为22 (Using genetic algorithms seek y = x* sin (10* pi* x)+2 maximum-1 = <x<=2)
Autoencoder_Code
- Hilton的自动编码器实现代码(rbm based on matlab)
RBM-DBN
- 有限玻尔兹曼机、深度置信网的Matlab实现，用mnist数据进行验证，对理解深度学习原理有帮助。(A Finite Boltzmann machine and deep belief network are implemented in MATLAB and verified with MNIST data. It is helpful to understand the principle of deep learning.)
RL
- 强化学习 DQN代码，和通信相关，利用python进行训练，大家可以看看(reinforcement learning)
TFIDF算法的C#实现
- 支持英文分词，无中文分词。采用Centivus.EnglishStemmer.dll库
TransferEntropy1
- 传递熵算法代码，用于分析不同波动之间的关系，包括时延、权重等仅供参考(Transfer Entropy Algorithm Code, used to analyze the relationship between different fluctuations, including delay, weight, etc. for reference only)
Python深度学习.pdf+代码
- 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc?ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。(This book is written by Franc
RNN_matlab
- 用Matlab实现了最基本的RNN神经网络(Matlab to achieve the most basic RNN neural network)