搜索资源列表
RMLP
- Recurrent Multilayer perceptron
2012.李航.统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文
感知器算法
- 感知器算法是一种神经网络的模型，是20世纪50年代中期到60年代初人们对模拟人脑学习能力的一种分类学习机模型的称呼。当时的研究者认为它是一种学习的强有力模型，但以当时的技术无法实现非线性分类，许多实验室都放弃了感知器的研究。但其中的思想很经典，对后来的模式识别模型有很大的影响。当然，随着时代的进步，已经有很多学者提出了许多非线性的感知器改进算法，并取得良好效果，此程序主要基于Matlab来具体实现传统的感知器算法。(This program is based on Matlab to speci
wncludd
- Perceptron VC realize # include percept, h # include the stdio, h # include stdlib.
H-ELM
- Extreme Learning Machine for Multilayer Perceptron
[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
BPmatlab
- BP神经网络算法实现例子，多层感知机，对非线性函数逼近(neural network and Multilayer perceptron)
Parkinson
- PERCEPTRON UNICAPA CARECE DE ENTENDIMIENTO REDES NEURONALES PARKINSON
DeepLearnToolbox-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(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.)
Artificial_Intelligence_EA神经网络 五星
- EA描述 这个EA使用神经网络技术，虽然只包含一个感知器，却有良好的结果。此感知器能接收MACD指标的数据。 货币对：欧元/美元 时间段：1分钟 EA逻辑 EA根据开仓价格来操作。根据真实交易来得到最佳结果。测试的详细结果见下图： EA模拟了一个神经网络来发出买入/卖出信号。您可以通过设定加权参数来优化机器人。这个建议也检测自由保证金来监控交易操作。 输入选项 x1 … x4 —感知器加权（优化时选择） FastMA —针对 MACD 的快速移动平均线时间间隔 S
cnn+multi
- cnn simulation with perceptron
project1
- SIngle layer perceptron using matlab
线性分类器
- 该程序能够实现对于一个样本完成感知机，最小二乘法，凸优化方法解决SVM和matlab自带函数解决SVM的四种程序，并且通过修改部分参数可以完成不同效果。(The program can be achieved for a complete sample perceptron, least squares method, convex optimization method to solve SVM and MATLAB with four program function to solve th
神经网络
- 基于MATLAB编写的神经网络单层感知器分类(Neural network single layer perceptron classification based on MATLAB)
homework2_2
- 实现批处理感知器算法的程序，用于分类训练集，同时记下收敛时的步数(Program to realize batch perceptron algorithm for classification of training set, and steps to write down the convergence)
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.)
感知器算法证明
- 机器学习中神经网络的感知器算法的相关证明(The proof of perceptron algorithm of neural network in machine learning)
ClassicalMachineLearning
- 几个经典算法的实现，例如决策树，支持向量机，还有单层感知机等(Several classical algorithms are implemented, such as decision tree, support vector machine, and single layer perceptron)
2485296PSO-bp-MATLAB
- 多层感知机能够学习并预测神经网络结构等，对故障程度进行预测(The multilayer perceptron can learn and predict the neural network structure and so on, to predict the degree of failure.)