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搜索资源 - Random neural network
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关于神经网络及其应用的一本电子书，里面包含了一些基本的网络模型的说明如联想记忆，随机神经网络模型等等还有他们的应用及其计算机实现的一些源码-on neural networks and applications of an electronic book, which contains some basic network model stating associative memory, random neural network model, etc. There is also the a
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随机神经网络的源代码，对于研究神经网络的人来说，可能有一定的参考作用-random neural network source code for research neural network people, may have some reference
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随机神经网络工具箱-random neural network toolbox
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三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能：
（1） 允许选择各层节点数；
（2） 允许选用不同的学习率η；
（3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数；
（4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。
-Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
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random neural network
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提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果.
-Based on the function connected perceptron neural network tex
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在一个随机的迷宫里，小白鼠如何能最快地从起点走到终点。可采用科学的神经网络或遗传算法来实现，也可以采用基本的办法：每条路都试探。-At a random maze, the mouse, how can the fastest from the starting point of an end. Neural network can be scientific or genetic algorithm to achieve, but also the basic approach can be
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利用神经网络中的elman网络对[-0.5 0.5]间随机信号进行系统辨识-Using elman network in the neural network ，for [-0.5 0.5] between the random signals, system identification
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RNNSIM ver. 1.0 is a program with an intercative graphical user interface
(GUI) that runs under MATLAB ver. 5.0 or higher. The program can be used
in training and testing the Random Neural Network(RNN) models.
This version (ver. 1.0) impleme
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RNNSIM v.2 package contains a number of m-files for training and evaluation
of the random neural network. All functions have been thoroughly tested.
After downloading the separate files or the zipped file, make sure that they are
stored or
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实验中使用随机反向传播算法对构造的神经网络进行学习，最终得到构造的神经网络的权值矩阵。-Experiment using the random back-propagation algorithm to construct the neural network learning, the final structure of the neural network obtained the weight matrix.
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神经网络的结构选4-5-3，学习速率为0.28，惯性系数为0.04，加权系数初始值取-0.5-0.5上的随机数。-4-5-3 neural network structure selection, the learning rate is 0.28, the inertia coefficient is 0.04, the initial value of weighting factor to take-0.5-0.5 the random number.
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由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。-Since the initial BP neural network weights between neurons and thresholds generally random selection, it is easy to fall into local minimum. This method uses a genetic
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随机神经网络方面的列子以及应用到TSP问题上的实验-Examples of the application to the TSP problem of experiments on random neural network
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matlab应用大全-赵海滨，第10章随机神经网络源码-matlab application Daquan- TRADITIONIS Chapter 10 random neural network source
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随机神经网络基础代码，可供基础学习适用。-Random neural network code, which can be used for basic learning.
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Random Neural networks for cognitive radio network modelling. training and uation
of the random neural network. main file, connection file, and net file. The parameters of the network will be saved to the weight file-Random Neural networks for cogn
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js实现神经网络算法，实现一个二分类的功能，屏幕上有红绿两种点，可以随机添加，算法自动分类，把他们划归到不同的颜色区域-js realize neural network algorithm, a binary function, there are two kinds of red and green dot on the screen, you can add a random, automatic classification algorithm, classified them into
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神经网络去噪+matlab程序+神经网络去除随机脉冲干扰-Neural network neural network denoising+matlab program+ removing random pulse interference
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深度神经网络训练过程中：首先是进行初始化，根据需求设置神经网络的基本结构；然后进行前向传递（feedforward），层与层之间进行传递，求得误差；然后进行反向传播（back propogation），根据误差最小化原则，使用随机梯度下降法，对各个参数进行求导，确定下降方向，对各个参数进行更新(In the training process of deep neural network, firstly, initialization is carried out, and the basic
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