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重复神经网络代码。

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简介：
利用深度学习的神经网络模型在实数分类以及图像分类任务中展现出优异的性能，希望大家能够共同参与学习和探索。

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  • 复值神经网络的代码
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    本项目致力于研究和开发复值神经网络的算法及其实现代码，探索其在信号处理、模式识别等领域的应用潜力。 复值神经网络在实数分类和图像分类方面表现优异，值得我们共同学习。
     
  • 基于神经网络权重确定的MATLAB代码-SpikeRNN: 尖峰神经网络
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    SpikeRNN是一款利用MATLAB开发的尖峰神经网络工具箱，采用先进的神经网络权重确定技术，为用户提供高效且准确的计算模型。 该存储库提供了构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架（KimR.、LiY. 和 Sejnowski TJ., 2019）。代码分为两部分：一部分用于连续速率 RNN 的 Python 实现，另一部分用于加标 RNN 的 MATLAB 实现。Python 部分需要 TensorFlow (版本 1.5.0 或 1.10.0)、numpy（版本 1.16.4）和 scipy（版本 1.3.1）。MATLAB 部分则实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并已测试于 MATLAB R2016a 和 R2016b 版本中。 使用方法包括首先训练速率 RNN 模型，然后将该模型映射到 LIF 尖峰 RNN。
     
  • Matlab神经网络分类代码-神经网络分类代码.rar
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的神经网络分类算法代码。用户可以使用该代码进行数据分类任务，适用于科研与教学场景，促进机器学习技术的应用与发展。 Matlab神经网络分类程序-神经网络分类程序.rar包含了一个用于进行神经网络分类的程序。
     
  • 神经网络代码.zip
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    《神经网络代码》是一份包含多种神经网络模型实现的代码集合，适用于深度学习研究与实践。 神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。“神经网络程序.zip”压缩包包含了感知器、线性神经网络和反向传播（BP）神经网络的程序，旨在为初学者提供一个实践和学习平台。其中，感知器是最早的神经网络形式之一，主要用于简单的分类任务；它由输入层、权重及阈值以及输出节点组成，在MATLAB中可使用简单逻辑函数实现激活，并通过迭代更新权重来达到学习目的。该程序有助于理解基本的线性可分问题解决方式。 相比之下，线性神经网络是一种更为复杂的模型，允许神经元之间的非线性组合；与感知器不同的是，它可以处理非线性可分的数据集。MATLAB工具箱提供了诸如`feedforwardnet`和`train`等预定义函数来构建和训练这种类型的网络，并且自编代码可以帮助更深入理解其内部工作原理。 接下来是BP神经网络的介绍：作为目前最常用的多层前馈神经网络，它通过反向传播误差的方式调整连接权重以优化性能。这一过程的核心在于使用梯度下降法最小化损失函数。MATLAB工具箱中的`backpropagation`函数可以快速建立和训练这类网络；而自编代码则有助于理解误差的反向传播机制。 压缩包中每个模型都包含利用MATLAB工具箱实现及自行编写代码两种形式，前者简化了神经网络构建过程，适合快速原型设计与实验需求；后者则便于深入理解内部工作机制。通过学习这些程序，可以掌握如何初始化网络参数、前向传递输入数据、计算损失函数值以及反向传播误差和更新权重等关键步骤。 实践中的实例运行能够直观地展示网络的学习进步情况，这对于理解神经网络的学习过程至关重要。“神经网络程序.zip”不仅为初学者提供了入门教材，也适合有经验的开发者进行快速原型验证与实验。这些资源涵盖了基础模型及实现方法，无论是通过MATLAB工具箱还是自编代码都可以帮助深入理解和应用神经网络的工作原理和技术。
     
  • 复数值神经网络
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    复数值神经网络是一种利用复数域而非实数域进行信息处理和学习的人工智能模型，适用于信号处理、图像识别等领域，能有效提升数据表示能力和计算效率。 《Complex-Valued Neural Networks》是由Akira Hirose撰写的英文高清原版PDF书籍。
     
  • 《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码及数据_相关资源补充(matlab神经网络,神经网络)_神经网络_matlab神经网络_源码
    优质
    本书提供了43个基于MATLAB的神经网络案例，涵盖各类应用场景。此页面包含书中的源代码和数据资源，帮助读者深入学习与实践。适合需要使用神经网络技术解决实际问题的研究者和工程师参考使用。 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码及数据包含在相关资源包中。
     
  • BP网络Matlab代码-BPNN：BP神经网络
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    BPNN: BP神经网络 是一个基于Matlab编写的BP（反向传播）神经网络实现。该工具提供了创建、训练及使用BP网络的功能，适用于模式识别、数据预测等多种任务。 BP网络MATLAB代码（一层隐藏层）的描述可以简化为：提供了一个使用MATLAB编写的具有单个隐藏层的BP神经网络示例代码。
     
  • RNN代码与递归神经网络_RNN神经网络_Recurrent Network
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    简介：本文详细介绍了递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）的基础知识及其实现代码。通过理解其工作原理和实践应用，帮助读者掌握如何使用Python编写简单的RNN模型。 RNN（递归神经网络）在自然语言处理和其他大数据处理领域有广泛应用。
     
  • BP神经网络语音识别的Matlab代码_神经网络
    优质
    本项目提供了一套基于BP（反向传播）算法的神经网络在语音识别中的应用代码，使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出，适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。