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DNAanylze
- DNA序列分析 ——基因序列 ——基因表达调控信息 寻找基因牵涉到两个方面的工作 ： 识别与基因相关的特殊序列信号 预测基因的编码区域 结合两个方面的结果确定基因的位置和结构 基因表达调控信息隐藏在基因的上游区域，在组成上具有一定的特征，可以通过序列分析识别这些特征 -DNA sequence analysis -- sequences -- gene expression and regulation of information
BP-controller
- 这是一个BP神经网络的基本程序，隐藏层数可以任意设置。-This is a Neural Network basic procedures, hidden layers can be set arbitrarily.
2nsq
- 神经元个数netcount：参数netcount控制着预测模型的输入，也就是神经网络模型的输入层神经元个数。 隐藏节点数hiddencount：参数hiddencount控制着神经网络模型的隐藏节点的个数。 检验组数目：模型训练玩完后，需要用几组数据对模型的预测效果进行检验。
HandwrittenDigitRecognitionBasedOnBPNeuralNetwork.
- 详细说明了如何实现基于bp神经网络的手写数字识别。神经网络对于参数的设置是敏感的，尤其是隐藏层的单元个数，本文列出了一系列bp神经网络的应用的参数设置。结果表明，可以实现较好的模式识别功能
trnn
- 神经网络训练，应用matlab7NN包，用一个隐藏层使用5折交叉验证。-Training the Neural Network This scr ipt is something that I did for a course at Uni. It uses the Neural Networking package provided with MatLab 7 unfortunately I m not sure if it s available with the earlier ve
EM
- EM算法Matlab实现。最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）-EM algorithm by Matlab. Maximum expected (EM) algorithm is probabilistic (probabilistic) model to find maximum likelihood parameter estimation or m
NeuralNet
- 一个神经网络程序，特点：可配置各层神经元个数，可配置隐藏层层数．纯Ｃ语言编写。-A neural network program, features: You can configure the number of neurons at all levels, can be configured a number of hidden layers. Pure C language.
the_number_of_hidden_layers
- 以前看到的一个关于将如何确定人工神经网络问题中隐藏层数目的资料，拿出来和大家分享一下-some word documents about how to determine the number of the hidden-layers in the neural net.
eorrextremelearngingmachine
- 对神经网络极速学习隐藏节点的误差增量的实现-Speed learning error of neural networks to achieve incremental
MATLAB
- 人工神经网络的代码，Matlab写的，输入输出数目及隐藏层神经元数目可调-Artificial neural network code, Matlab written input and output number and the number of hidden layer neurons adjustable
viterbi
- 用C++实现HMM 的维特比算法，主要是用于参数B的初值选取以及找到隐藏序列-HMM with a C++ implementation of the Viterbi algorithm, mainly used for selecting the initial value of parameters B and find the hidden sequence
RBFyuanchengxu
- 在RBF神经网络学习过程中，I出F神经元先计算输入与中心之间的距离，然 后再对这一距离进行某种非线性变换。输出层和隐藏层分别完成不同的任务，这两层学习的策略也不相同。输出层是对线性权进行调整，采用的是线性优化策略， 因而学习速度较快。而隐藏层是对传递函数的参数进行调整，采用的是非线性优 化策略，因而学习速度较慢。 RBF算法选用高斯函数作为隐藏层传递函数时，由隐藏层来实现从 x哼R，(x)的非线性映射，由输出层来实现从R,(X)--->y。的线性映射。-In the R
Data-Mining-Concepts-and-Techniques
- 介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度 提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现 方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。 除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题-Introduction What is data mining, knowledge of what is found in the database. The book provides the m
annlearning
- 多层人工神经网络，训练恒等函数，可改变节点数目，隐藏层个数等参数-Multi-layer artificial neural network, training, constant function, you can change the number of nodes in the hidden layer the number of parameters
bp
- BP神经网络-C语言实现 C语言来实现一个简单的单隐藏层的BP神经网络，，因此对于其他C类语言（C#、JAVA等）只需对本文中的代码稍作修改即可移植。-BP neural network-C language C language to implement a simple single hidden layer BP neural network, so for the other C-like language (C#, Java, etc.) only need to make som
神经网络
- 单隐藏层神经网络，五折交叉验证外加训练集(Single hidden layer neural network)
min-char-rnn-master
- 循环神经网络RNN 实现字符串预测 本教程将以字符预测为例，说明如何利用RNN预测基于当前输入和隐藏状态的下一个字符。(Use recurrent neural network RNN to implement string prediction. This tutorial will use character prediction as example to show how to use RNN to predict next character based on current in