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KOHONEN
- Kohonen模型结构：它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。-Kohonen model structure : it is subject to retinal cortex of the biological function inspired by.
自组织系统Kohonen网络模型源程序
- 自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络，竞争是这样进行的：对于“赢”的那个神经元c，在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋，而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程，经过一定次数的训练以后，网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构：它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~-Kohonen network model. For Kohonen
Ver3_0_source
- A tutorial and open source code for finding edges and corners based on the filters used in primary visual cortex.
neur271
- 大脑神经网络中的皮层和丘脑模型计算程序，采用HH模型进行计算，可以得出神经元电位发放图。-Brain cortex and thalamus in the network model procedure for the HH model is calculated potential distribution of neurons can be drawn map.
baseflight
- 基于STM32（ Cortex-M3）的飞行控制器源代码，包含PID等各种算法，可直接使用。-STM32 (Cortex-M3)-based flight controller source code, contains the PID various algorithms, can be used directly.
CNN
- 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。(Convolution neura