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MATLAB神经网络设计与代码实现（可直接运行）

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简介：
本书详细介绍了如何使用MATLAB进行神经网络的设计和编程，并提供了可以直接运行的代码示例。适合初学者快速掌握神经网络的应用开发。 2000年左右的资源对于初学者来说较为实用。

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  • MATLAB神经网络设计与代码实现（可直接运行）
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    本书详细介绍了如何使用MATLAB进行神经网络的设计和编程，并提供了可以直接运行的代码示例。适合初学者快速掌握神经网络的应用开发。 2000年左右的资源对于初学者来说较为实用。
     
  • Python代码 - 神经网络【可直接运行】
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    本资源提供一个可以直接运行的Python神经网络代码示例，适用于初学者学习和实践。包含常用库导入、数据准备及模型构建等关键步骤。 神经网络搭建 - 可直接运行的 Python 代码 允许用户自行设置神经网络的层数及每层中的神经元数量。 超参数可参考设定。
     
  • BP神经网络实例（可直接运行）
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    本资源提供一个完整的BP神经网络实现案例，内含详细注释和测试数据，用户可以轻松上手并直接运行代码。适合初学者学习与实践。 BP神经网络的一个使用例子可以在相关技术博客上找到。该文章详细介绍了如何构建一个简单的BP神经网络模型，并通过具体的案例演示了其应用过程。文中不仅讲解了理论知识，还提供了实际操作的代码示例和调试技巧，对于初学者来说非常具有参考价值。
     
  • 单个神经网络的实现（适合新手，可直接运行）
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    本项目为初学者设计，提供了一个易于上手的单个神经网络实现方案。代码简洁明了，无需复杂配置即可运行，是入门深度学习的理想选择。 我的开发环境是Ubuntu 18.04 64位系统，主要使用的软件包括Python 3.6、anaconda3 1.9.7、spyder 3.34以及tensorflow 1.13.12。 实验中使用了一个输入值作为神经元的激励。一个权重用于与该输入相乘以产生神经元的输出，这个权重会在训练过程中发生变化。最终输出是输入和权重的乘积结果。通过比较输出和期望值，神经元得以学习并调整自身参数。
     
  • 可用于直接运行的MATLAB源码：神经网络图像分类代码.rar
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    本资源包含了可以直接使用的MATLAB源码，用于实现基于神经网络的图像分类任务。适合于科研和学习用途，帮助用户快速上手深度学习与计算机视觉领域项目开发。 神经网络图像分类代码（可直接运行）_matlab源码.rar
     
  • 基于遗传算法优化的RBF神经网络-Matlab代码可直接运行
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    本项目提供了一种利用遗传算法优化径向基函数（RBF）神经网络参数的方法，并附带可以直接在Matlab中运行的完整代码，适用于机器学习和模式识别领域。 遗传算法优化的RBF神经网络-可直接运行matlab代码。
     
  • GAN生成对抗网络的MATLAB实现（可直接运行）
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    本项目为GAN（生成对抗网络）在MATLAB环境下的实现代码，具备良好的可执行性。提供了一个直观的学习平台，帮助研究者与学习者更好地理解和实验GAN模型。 GAN（生成对抗网络）可以用于生成与真实数据相似的数据。通过训练GAN模型，它可以产生类似真实世界中的数据样本。以下是MATLAB代码及其相关说明： 这段文字描述了使用GAN技术来生成模仿真实世界的虚拟数据的过程，并简要提及了相关的MATLAB实现及其文档。
     
  • 用C语言编写可直接运行的神经网络程序
    优质
    本教程教授如何使用C语言从零开始编写一个可以直接运行的神经网络程序，适合对底层实现感兴趣的编程爱好者和技术研究员。 使用C语言编写的神经网络算法代码可以直接运行，适合希望学习神经网络的同学参考和实践。
     
  • 熵值法与MATLAB神经网络代码：简单神经网络的MATLAB实现
    优质
    本书介绍了如何使用熵值法和MATLAB软件来构建简单的神经网络模型，并提供了详细的代码示例。适合初学者学习。 这段文字描述了一个2017年机器学习课程的作业任务，使用了保守值法在Matlab环境中构建神经网络模型。该示例基于一个存档文件（如“immagini.mat”），但也可以适用于其他类型的标记数据集，只需进行一些小修改即可。 代码允许通过批处理或在线方法尝试不同的样本大小，并且当验证误差小于训练误差时继续执行训练过程。此代码支持经典的反向传播和梯度下降算法以及其他优化技术（如RPROP）。此外，它包括了多种错误函数选项：平方和、交叉熵等。然而，该框架足够灵活，可以轻松地用不同的权重更新方法或损失函数替换现有功能。 除了Matlab脚本外，还有一个PDF文档详细介绍了神经网络的原理及其在项目中的具体实现细节（仅提供意大利语版本）。使用者需要先解压“immagini.mat”7zip存档文件，并运行主程序。
     
  • Transformer代码实现与数据集，可直接运行
    优质
    本项目提供了一个可以直接运行的Transformer模型代码实现，并附带了示例数据集。适合于自然语言处理任务的研究和开发人员使用。 提供transformer代码复现及可以直接运行的数据集。