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基于MATLAB的深度置信神经网络代码RAR包

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简介：
本RAR包提供了一套基于MATLAB开发的深度置信网络(DBN)源代码，包含训练及测试模块，适用于机器学习和模式识别领域的研究与应用。 本段落讲解神经网络的基础知识，涵盖自动编码器、深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、限制波尔兹曼机以及深度置信网络等内容，并提供相关的MATLAB代码程序。

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  • 基于MATLAB的深度置信神经网络代码RAR包
    优质
    本RAR包提供了一套基于MATLAB开发的深度置信网络(DBN)源代码，包含训练及测试模块，适用于机器学习和模式识别领域的研究与应用。 本段落讲解神经网络的基础知识，涵盖自动编码器、深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、限制波尔兹曼机以及深度置信网络等内容，并提供相关的MATLAB代码程序。
     
  • Matlab中的深度置信神经网络代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的深度置信神经网络(DBN)构建与训练过程，适用于模式识别和机器学习任务。 详细介绍了深度置信神经网络的MATLAB代码，可供大家学习参考。
     
  • 基于MATLAB的神经网络字母识别代码包RAR版
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB开发的神经网络字母识别代码包，适用于手写字符识别研究与学习。包含预处理、训练及测试模块，助力初学者快速入门神经网络应用。 打开shibie.m文件后，请按以下步骤操作： 1. 按回车键。 2. 程序会提示“正在生成输入向量和目标向量，请稍等…”。 3. 请直接按回车键，随后会出现“输入向量和目标向量生成结束！”，此时再按一次回车键以开始神经网络的训练过程。 4. 训练完成后，程序将显示最终结果。
     
  • MATLAB BP神经网络示例代码RAR包
    优质
    该RAR包包含了使用MATLAB实现BP（反向传播）神经网络的各种示例代码，适合初学者学习和参考。 将Iris数据集分为两组，每组各75个样本，并且每种花在每一组中有25个样本。其中一组作为训练样本，另一组作为验证样本。为了方便进行训练，将三种类型的花分别编号为1、2和3。使用这些数据来训练一个具有4个输入（对应四个特征）和3个输出（表示该样本属于某一品种的可能性大小）的前向网络。
     
  • NN_RBF神经网络代码包.rar
    优质
    本资源为NN_RBF神经网络代码包，包含了径向基函数(RBF)类型的人工神经网络实现源码，适用于模式识别、函数逼近等领域的研究与应用。 RBF神经网络涵盖了分类和回归两种类型。
     
  • Matlab神经网络分类代码-神经网络分类代码.rar
    优质
    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。
     
  • 基于Matlab的深度信念网络(DBN)代码
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB实现的深度信念网络(DBN)框架，旨在为用户提供一个便捷的学习和研究平台。通过该代码，用户可以轻松构建、训练及测试DBN模型，并应用于各种机器学习任务中。 Deep Belief Network（DBN）的Matlab代码可以运行test_example_DBN.m文件来对手写数字进行训练学习。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络代码
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB编写的BP（反向传播）神经网络代码，适合初学者学习和理解BP算法原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用。 自己编写的代码。
     
  • 基于MATLAB的RBF神经网络代码
    优质
    本作品提供了一套使用MATLAB实现径向基函数(RBF)神经网络的完整代码。适用于初学者学习和科研人员应用。 这是基于Matlab的RBF神经网络代码，包含详细的解释和介绍，并附有数据附件。有兴趣的研究者可以下载后仔细研究。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的BP（Backpropagation）神经网络源代码，适用于进行机器学习和模式识别的研究与教学。包含完整的训练及预测功能模块，便于用户深入理解BP算法原理及其应用实践。 使用MATLAB代码实现BP神经网络，用于预测和拟合所需信息。