Advertisement

ANN-and-Matlab7.rar_ANN与Matlab_BP算法_matlab_ann_神经网络_Matlab

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源包包含使用MATLAB 7实现人工神经网络（ANN）的教程和代码，重点讲解了BP（反向传播）算法的应用。适合学习和研究神经网络的初学者和进阶者。 这是一段用于创建神经网络的Matlab源程序，希望对大家有所帮助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ANN-and-Matlab7.rar_ANN与Matlab_BP算法_matlab_ann_神经网络_Matlab
    优质
    该资源包包含使用MATLAB 7实现人工神经网络（ANN）的教程和代码，重点讲解了BP（反向传播）算法的应用。适合学习和研究神经网络的初学者和进阶者。 这是一段用于创建神经网络的Matlab源程序，希望对大家有所帮助。
     
  • 人工神经网络(ANN)与BP算法
    优质
    本篇论文探讨了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用，并深入剖析了经典的反向传播(BP)算法，展示了其训练ANN模型的有效性和广泛性。 本段落主要介绍了神经网络在分类问题中的应用效果以及其结构与算法的细节内容，旨在为读者的学习提供帮助。 1.1 基本结构说明：一个典型的神经网络由输入层（input layer）、多个隐藏层（hidden layers）和输出层（output layer）组成。图中圆圈表示的是单个神经元或感知器。设计过程中最关键的部分是确定隐藏层数目以及调整各神经元之间的权重连接。当仅包含少量隐含层次时，我们称其为浅层神经网络(SNN)；而拥有许多隐含层级的则被称为深层神经网络(DNN)。 对于那些觉得上述内容略显晦涩难懂或希望系统性学习人工智能知识的朋友，推荐参考某位大神编写的教程。该教程不仅易于理解还充满趣味性。
     
  • MATLAB中ANN的三层神经网络
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中构建和训练一个三层的人工神经网络（ANN），适用于初学者快速掌握相关技术和应用。 基于MATLAB实现的三层神经网络可用于手写数字和字母识别。该程序包含训练库、测试库及一个txt文档用于说明使用方法，并附有全部代码及相关数据库。此外，还有GUI版本的手写识别功能可供参考下载。
     
  • 基于遗传算法优化的BP神经网络算法_MATLAB实现_遗传神经网络_遗传算法_优化方法
    优质
    本研究探讨了将遗传算法与BP神经网络结合的方法，并使用MATLAB进行实现。通过遗传算法优化BP网络，提升了模型的学习效率和泛化能力，在优化方法领域具有重要意义。 基于遗传算法的BP神经网络优化算法在MATLAB中的实现方法。
     
  • 基于MATLAB的ANN人工神经网络实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台构建并实现了人工神经网络(ANN)模型，探索了其在数据拟合、模式识别等领域中的应用潜力。 在网上收集了许多资料后，我整理出了这个代码，并根据个人理解添加了一些详细的注解。希望这段代码能对大家有所帮助，也欢迎大家指出其中的不足之处。
     
  • BP神经网络参数的MATLAB代码-Artificial_Neural_Network_BP_FC_MATLAB: BP算法在ANN中的应用...
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的人工神经网络（ANN）中BP算法的完整代码，旨在优化全连接层神经网络的参数设置。适用于深度学习初学者研究与实践。 在MATLAB代码文件Aritficial_Neural_Network_BP_FC_MATLABANN中的“my_ANN.m”节点的输入参数包括每层（包括输入层和输出层）的神经元数量；网络层数M（包含输入层和输出层）；输入数据X（列向量形式）；目标输出T（列向量形式）以及学习率alpha。 同样，在“my_ANN_momentum.m”节点中，除了上述参数外还增加了一个动量参数eta。
     
  • 神经网络算法详解
    优质
    《神经网络算法详解》是一本深入探讨人工智能领域中神经网络技术原理与应用的专业书籍。书中详细解析了各类神经网络模型及其优化方法，为读者提供了从理论到实践的全面指导。 文章详细介绍了神经网络算法的原理，内容丰富且易于理解。
     
  • BP神经网络算法.zip
    优质
    本资源提供一种常用的前馈人工神经网络学习算法——BP（反向传播）神经网络算法的相关资料和实现代码，适用于模式识别、函数逼近等领域。 深度学习资源包括神经网络的学习材料以及机器学习的源代码和案例分析。此外还包括经典的人工智能算法研究内容。这些资料涵盖了从基础理论到实际应用的各种层面，帮助学习者全面理解和掌握相关技术的核心知识与实践技巧。