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基于MATLAB的并行计算与神经网络——利用CPU和GPU进行并行神经网络运算(含完整源码、说明文档及数据).rar

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简介:
本资源提供了一个使用MATLAB实现基于CPU和GPU的并行神经网络计算的解决方案,包含详尽的源代码、操作指南以及实验所需的数据集。适合深入研究并行计算与神经网络技术的学习者和开发者使用。 资源内容:基于Matlab实现并行运算与神经网络-基于CPU、GPU的并行神经网络运算(完整源码+说明文档+数据)。 代码特点: 1. 参数化编程,参数可方便更改。 2. 代码编程思路清晰。 3. 注释明细。 适用对象:计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理等,并在多种领域的算法仿真实验中积累了丰富经验。

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  • MATLAB——CPUGPU).rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现基于CPU和GPU的并行神经网络计算的解决方案,包含详尽的源代码、操作指南以及实验所需的数据集。适合深入研究并行计算与神经网络技术的学习者和开发者使用。 资源内容:基于Matlab实现并行运算与神经网络-基于CPU、GPU的并行神经网络运算(完整源码+说明文档+数据)。 代码特点: 1. 参数化编程,参数可方便更改。 2. 代码编程思路清晰。 3. 注释明细。 适用对象:计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理等,并在多种领域的算法仿真实验中积累了丰富经验。
  • Matlab前馈预测绘制误差变化图().rar
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    本资源提供使用MATLAB实现前馈神经网络预测的方法及步骤,并包含代码示例和详细的文档说明。通过训练模型,可以进行数据预测,并可视化分析误差的变化趋势。适用于科研与工程实践中的数据分析任务。 资源内容:基于Matlab前馈神经网络预测样本数据绘制误差变化图(完整源码).rar 代码特点: - 参数化编程设计,参数可方便更改。 - 代码结构清晰,注释详尽。 适用对象: 适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大专学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有超过十年的工作经验。擅长于多个领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用及信号处理等,并具备丰富的图像处理和智能控制项目经验,在路径规划与无人机相关方面也有深入的研究成果。 更多关于仿真源码及相关数据集的信息可自行查找或联系作者获取。
  • LM训练
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    本研究采用Levenberg-Marquardt (LM) 算法优化神经网络的训练过程,旨在提高模型的学习效率和准确性。通过实验对比验证了该方法的有效性。 MATLAB源代码提供了一个基于LM算法的神经网络训练程序,相较于传统的BP算法,其运行速度提高了20倍以上。
  • MATLABSOM法实现().rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB实现自组织映射(SOM)神经网络算法的详细教程及完整源代码与数据集,适用于深入学习和研究。 资源内容:基于Matlab实现神经网络SOM算法(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改; - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制与路径规划等领域的算法仿真实验。
  • 预测(MATLAB版)
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    本项目采用MATLAB平台,运用深度学习技术中的神经网络模型,旨在实现对各类数据集的趋势预测与分析。 使用神经网络进行预测包括BF(反馈传播)、FF(前馈)以及GRNN、RBF网络等多种方法。在MATLAB环境下可以采用这些不同的神经网络模型来进行预测工作。
  • GNN图预测(附Python包)
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    本项目采用图神经网络(GNN)技术,旨在提高预测准确性。文中不仅详细解释了模型构建流程,还提供了完整的Python代码及所需的数据集,便于读者实践与学习。 基于GNN图神经网络预测的Python完整源码数据包。这段描述强调了使用Python编程语言实现的一个完整的源代码包,该包利用图形神经网络(Graph Neural Networks, GNN)进行预测任务。这个工具能够帮助研究人员或开发者在涉及复杂关系结构的数据分析和机器学习项目中应用GNN技术。
  • MATLAB输入读取
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    本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB软件来处理和读取用于训练神经网络的数据集,旨在帮助研究人员和工程师更有效地构建、测试及优化其神经网络模型。 基于MATLAB的神经网络输入数据读取。
  • MATLABRBFPNN法实现().rar
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境中实现径向基函数(RBF)与概率神经网络(PNN)算法的完整解决方案,包括详尽的源代码及测试数据集。适合研究机器学习、模式识别等领域人员使用。 资源内容为基于Matlab实现神经网络RBF和PNN算法的完整源码及数据集。 代码特点包括参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生,可用于课程设计、期末作业或毕业设计项目中。 作者是一位资深算法工程师,在某大厂从事Matlab、Python、C/C++和Java等多种语言的仿真工作长达十年。擅长于多个领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究以及神经网络预测技术等。
  • 波达方向估
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    本研究探索了基于神经网络技术在波达方向(DOA)估计中的应用,提出了一种创新算法以提高复杂环境下的信号定位精度。 本段落提出利用径向基函数神经网络(RBFNN)来探测信号的波达方向(DOA)。模拟结果与实际情况相符。该网络具有良好的识别及泛化能力,并且设计合理。
  • 拟合_Matlab环境下_拟合
    优质
    本项目探讨了在Matlab环境下使用神经网络进行复杂函数拟合的方法和技术。通过构建和训练神经网络模型,我们展示了如何有效逼近非线性函数,并分析了不同参数设置对拟合效果的影响。此研究为理解神经网络的应用提供了一个实用案例。 这段文字描述了使用Matlab实现神经网络拟合函数以及可视化的过程。