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基于MATLAB的RBM-DBN深度学习网络训练与测试仿真（含随机数矩阵数据库及操作视频）

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简介：
本项目采用MATLAB实现RBM-DBN深度学习模型的训练和测试，并包含随机数矩阵数据库，附有详细的操作视频教程。 使用受限波尔茨曼机（RBM_DBN）深度学习网络进行训练和测试的MATLAB仿真，数据库可以采用随机数矩阵，并可替换为其他数据集。注意事项：请确保在MATLAB 2022a或更高版本中运行，执行文件夹中的tops.m脚本。运行时，请注意将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作步骤可以通过提供的程序操作视频进行学习和参考。

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  • 基于MATLAB的RBM-DBN深度学习网络训练与测试仿真（含随机数矩阵数据库及操作视频）
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    本项目采用MATLAB实现RBM-DBN深度学习模型的训练和测试，并包含随机数矩阵数据库，附有详细的操作视频教程。 使用受限波尔茨曼机（RBM_DBN）深度学习网络进行训练和测试的MATLAB仿真，数据库可以采用随机数矩阵，并可替换为其他数据集。注意事项：请确保在MATLAB 2022a或更高版本中运行，执行文件夹中的tops.m脚本。运行时，请注意将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作步骤可以通过提供的程序操作视频进行学习和参考。
  • 基于MATLAB的ESN网络训练与测试仿真及代码操作视频
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB进行ESN（Echo State Network）网络的训练和测试仿真，并提供实用的代码操作指导。 领域：MATLAB，ESN网络训练测试 内容：基于MATLAB的ESN（Echo State Network）网络训练与测试仿真及代码操作视频。 用处：适用于学习如何编程实现ESN网络的训练和测试算法。 指向人群：本、硕、博等科研教学人员使用。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。具体操作可参考提供的视频教程。
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习网络训练, 包含代码操作演示视频
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    本资源提供基于MATLAB平台的CNN-LSTM深度学习模型训练教程，附带详尽代码及操作演示视频，适合初学者快速上手。 基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习网络训练：有用的特征从CNN层提取后反馈到LSTM层，该过程形成预测所需的上下文顺序。运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并执行工程目录中的Runme.m文件，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前工作文件夹窗口设置为当前工程所在的路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频并按照其中的操作指南进行操作。
  • 基于MATLAB的Hopfield网络训练与测试+代码操作演示视频
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    本资源提供基于MATLAB的Hopfield神经网络训练和测试教程，并包含详细的代码操作演示视频。适合初学者快速上手。 基于MATLAB的Hopfield网络训练与测试包括代码操作演示视频。运行提示：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在执行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示为工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频来完成操作。
  • 基于小波神经网络的数据预测Matlab仿真及操作视频
    优质
    本资源提供基于小波神经网络的数据预测方法，并通过Matlab进行仿真操作。包含详细的操作视频教程，适合初学者快速上手和深入学习。 领域：MATLAB 内容：基于小波神经网络的数据预测算法的MATLAB仿真及操作视频。 用处：用于学习如何使用基于小波神经网络的数据预测算法进行编程。 指向人群：适用于本科生、硕士生、博士生等教研人员的学习和研究工作。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行文件夹内的Runme_.m脚本，不要直接运行子函数文件。 3. 在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的操作录像视频进行学习。
  • 基于MATLAB的RNN循环神经网络训练仿真及代码操作视频
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    本视频深入讲解并演示了如何利用MATLAB进行RNN循环神经网络的训练与仿真，包括详细的代码编写和操作流程。适合初学者快速上手。 领域：MATLAB中的RNN循环神经网络算法 内容介绍：本资源提供了一个基于MATLAB的RNN（循环神经网络）训练仿真的视频教程及配套代码操作演示。 适用人群：适用于在本科、硕士或博士阶段进行教研学习的学生和教师，特别适合那些需要深入理解并实践RNN算法编程的学习者。 运行说明： - 请确保使用的是MATLAB R2021a版本或者更新的版本。 - 在资源中找到名为“Runme_.m”的主脚本段落件，并在MATLAB环境中执行此文件以开始仿真过程。避免直接调用子函数或辅助功能代码，以免出现不必要的错误或混淆。 - 运行程序前，请确保将当前工作目录设置为包含所有相关源码和数据集的正确路径（即工程所在位置），这可以通过调整MATLAB左侧导航栏中的“Current Folder”窗口来实现。如果不确定如何操作，可以参考提供的视频教程进行学习。 希望该资源能够帮助大家更好地掌握RNN循环神经网络算法的实际应用与编程技巧。
  • 基于LSTM的时间序列训练与预测的Matlab仿真及操作视频
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    本视频教程详细讲解并演示了如何使用MATLAB进行基于LSTM（长短期记忆网络）的时间序列数据训练和预测。通过实际案例，观众可以学习到LSTM模型在时间序列分析中的应用，以及如何利用MATLAB的强大功能进行仿真操作，适合对机器学习与数据分析感兴趣的初学者和技术爱好者。 领域：MATLAB与LSTM算法 内容概要：本项目提供了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列训练及预测的MATLAB仿真工具，并附有操作视频，旨在帮助学习者掌握使用LSTM进行编程的相关知识。 适用人群：本科、硕士和博士等各级教研人员均可利用此资源开展相关研究与教学活动。 运行说明： - 请确保您正在使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本，而非直接调用子函数文件。 - 在启动程序前，请务必确认左侧的当前工作目录窗口已切换至项目的主路径上。 详细操作步骤可参考提供的视频教程。
  • 基于MATLAB的RNN循环神经网络训练及数据预测仿真与代码演示视频
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    本视频详细讲解并展示了如何使用MATLAB进行RNN循环神经网络的训练，并通过实例说明其在数据预测中的应用，同时提供完整代码供学习参考。 领域：matlab，RNN循环神经网络训练 内容概述：本项目旨在通过基于MATLAB的RNN（循环神经网络）训练进行数据预测仿真，并提供代码及操作视频供学习参考。 适用范围：适用于希望深入理解与掌握RNN算法编程技巧的研究人员和学生群体（包括本科、硕士以及博士阶段的学习者）。 运行指南： - 请确保使用的是MATLAB 2021a或更新版本。 - 在开始实验前，务必在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中设置为项目所在的工作目录路径。 - 运行时，请直接执行根目录下的Runme_.m脚本段落件而非子函数单独运行。 注意事项：详细的操作步骤可以参考随附的操作录像视频进行学习。
  • CNN卷积神经网络的Matlab仿真训练与测试，包含操作录像
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    本项目通过Matlab实现CNN卷积神经网络的仿真、训练及测试，并提供详细的操作过程录像。适合初学者快速入门深度学习领域中的图像识别任务。 版本：MATLAB 2021a 领域：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 内容：本教程介绍如何使用MATLAB 2021a实现卷积神经网络，并生成两类幅值不同的随机序列作为待分类样本，同时演示了可训练和识别的功能。操作录像通过Windows Media Player播放。 注意事项： - 在进行仿真时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹路径设置为程序所在的文件夹位置。 - 可以参考提供的视频录屏来帮助理解具体的操作步骤。
  • 基于FastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪与计数的MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目利用Fast R-CNN深度学习模型，在MATLAB环境中实现行人密集场景下的检测、跟踪和计数，并提供详尽的代码及操作演示视频。 领域：MATLAB 内容：基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪及计数的MATLAB仿真代码与操作视频。 用处：适用于fastRCNN算法编程的学习，适合本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： 1. 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 2. 运行项目时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本段落件，不要直接调用子函数文件。 3. 在运行过程中，请将MATLAB左侧的当前工作路径设置到工程所在的位置。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿。