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Java实现的神经网络编程英文版及源码 Neural Network Programming with Java.rar

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简介：
本资源为《Neural Network Programming with Java》一书及其配套源代码，涵盖使用Java语言构建和训练神经网络的技术与实践。 Neural Network Programming with Java.rar包含神经网络的Java实现英文版及源码，内容涉及Neural Network JAVA相关知识。

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  • Java实现的神经网络编程英文版及源码 Neural Network Programming with Java.rar
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    本资源为《Neural Network Programming with Java》一书及其配套源代码，涵盖使用Java语言构建和训练神经网络的技术与实践。 Neural Network Programming with Java.rar包含神经网络的Java实现英文版及源码，内容涉及Neural Network JAVA相关知识。
     
  • 神经网络工具箱 (Neural-Network-Toolbox)
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    神经网络工具箱提供设计、训练和仿真各种深度学习算法及神经网络模型的功能，适用于模式识别、数据分类与预测等任务。 Jx-NNT：神经网络工具箱 此工具箱包含六种类型的神经网络： - 人工神经网络（ANN） - 前馈神经网络（FFNN） - 级联前馈神经网络（CFNN） - 循环神经网络（RNN） - 广义回归神经网络（GRNN） - 概率性神经网络（PNN）
     
  • Matlab中的Benchmark模型神经网络代码: Neural-Network
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    这段代码提供了一个在MATLAB环境中运行基准测试的神经网络模型。它有助于研究和比较不同架构下的性能表现，适用于学习与开发神经网络项目。 在MATLAB中实现BP算法以解决两层螺旋问题（Two-Nested-Spirals Problem），该模型包含两个嵌套的螺旋图案‘o’和‘+’，目标是将这两个模式区分开来。为了防止过拟合，在隐藏层的最后一层加入了Dropout技术，并且使用了L2正则化项以优化权重参数。 输出结果采用独热编码（one-hot）表示法并利用softmax函数计算分类概率分布。此外，还需在图上绘制模型的决策边界以便直观地评估模型性能。 整个项目包含四个文件： 1. TwoNestSpiralsUseGivenSet.m：这是主程序脚本，用于生成数据集、训练神经网络以及测试其准确性。 2. ReLU.m 和 ReLUGradient.m：这两个文件分别定义了ReLU激活函数及其梯度计算方法。 3. softmax.m：此文件实现了softmax操作以处理输出层的多分类任务。 需要特别注意的是，在实现前向传播的过程中，应该定义一个通用的函数供训练和测试时共同使用。如果在修改代码过程中不慎更改了训练部分却忘记调整测试段落中的相应逻辑，则需重新审视并修正相关细节。
     
  • NeMo_脉冲神经网络工具_Spiking Neural Network
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    NeMo是一款先进的脉冲神经网络工具，专为模拟人脑工作方式设计，适用于深度学习和人工智能研究领域，推动了Spiking Neural Network技术的发展。 国外开发的一款脉冲神经网络工具包支持MATLAB和Python环境，适用于类脑及尖峰神经网络的研究工作。
     
  • 基于Tensorflow的Domain-Adversarial-Neural-Network实现：领域对抗神经网络
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    本项目采用TensorFlow框架实现了Domain-Adversarial-Neural-Network（DANN），一种有效的领域适应算法，促进模型在不同数据分布间的迁移能力。 TensorFlow 中的域对抗神经网络实现 在 TensorFlow 中实现域对抗神经网络，并重新创建 MNIST 到 MNIST-M 的实验。 环境配置： 使用 tensorflow-gpu==2.0.0 和 python 3.7.4。 MNIST 到 MNIST-M 实验步骤： 1. **生成 MNIST-M 数据集** - 下载 BSR_bsds500.tgz 文件并将其放置在相应的目录中。 - 运行 `create_mnistm.py` 脚本。如果需要，脚本会提供下载选项以获取所需文件。 - 此操作将生成一个名为 mnistm.h5 的文件，在 DatasetsMNIST_M 目录下。 2. **训练** - 执行 `DANN.py` 脚本来进行模型的训练。 - 在需要时取消注释 #train 部分以重新开始或继续训练过程。
     
  • Recurrent-Neural-Network: C语言中的递归神经网络（LSTM）
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    本项目使用C语言实现递归神经网络(LSTM)，适用于处理序列数据和时间序列预测等任务。代码简洁高效，适合学习与研究。 递归神经网络在设计能够适应并学习模式的系统过程中扮演着重要角色。我们将探索有关复杂生物系统的理论基础，例如人脑的工作原理。我觉得这个话题非常有趣。递归神经网络是一种包含反馈回路并且可以存储过去信息的系统。为了对长期依赖关系进行建模（比如自然语言处理中常见的），这是必需的。 该程序将学习生成类似通过C语言实现的LSTM网络训练后的文本，灵感来自于Andrej Karpathy的char-rnn项目。不过这次是用C语言来实现，在一个更加受限的操作环境中运行。使用CMake进行构建是最优选的方法： ``` # 使用cmake构建 mkdir build cd build cmake .. cmake --build . ``` 这个程序可以在多个平台上运行，唯一的前提条件是需要Python3环境。 ``` # 创建虚拟环境（如果需要的话） ```
     
  • Matlab中BP神经网络的激活函数代码-BP-Neural-Network-Matlab
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    本资源提供基于MATLAB实现的BP（Back Propagation）神经网络激活函数代码，适用于机器学习和模式识别等领域。 本段落描述了如何在Matlab环境中生成并训练BP（反向传播）神经网络，并提供了一个教程程序BPtrain.m用于实现这一过程。本项目中采用Sigmoid函数作为隐藏层的激活函数，而输出层则使用线性激活函数。 为了确保代码能够顺利运行，在开始之前，请将所有相关的文件添加到Matlab路径里。如果你想修改默认设置以适应自己的需求，则可以在BPtrain.m脚本中调整训练集、神经元数量（在隐藏层）、学习速率、迭代次数以及检查间隔等参数。 当输入和输出的大小均为1时，运行film.m可以生成显示整个训练过程动画效果的小电影文件。此外，在使用过程中也可以随时暂停Bptrain.m，并通过plot(x,y)命令来查看当前阶段的学习成果情况。 注意：如果初次尝试失败的话，请让程序继续执行一段时间后再进行检查；这可能是由于脚本在另一个工作空间中停止导致的问题。 希望您可以通过这个项目享受到BP神经网络与Matlab编程的乐趣！欢迎随时提出反馈意见及优化建议。
     
  • Python中基于BP神经网络的分类器-BP-neural-network-
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    本项目实现了一个基于BP（反向传播）算法的神经网络分类器，使用Python编程语言。该模型适用于多种数据集上的分类任务，并可通过调整参数优化性能。 基于BP神经网络的分类器是一种常用的机器学习模型，在数据处理与模式识别领域有着广泛的应用。通过多层非线性变换能力，该类网络能够有效解决复杂的分类问题，并且在训练过程中不断调整权重以优化预测性能。这类算法通过对大量样本的学习来提取特征并建立输入输出之间的映射关系，因此被广泛应用在图像识别、语音处理和自然语言理解等多个领域中。
     
  • Matlab绘图形状代码及MLP神经网络实现-MLP-Neural-Network-in-Matlab: 该存储库包含MLP神经网络架构的实现，还包括...
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    简介：本项目提供在Matlab环境下构建和运行多层感知器（MLP）神经网络的代码示例，并附带图形绘制功能。适合学习与研究使用。标签：MLP、Neural-Network、Matlab Matlab中的MLP神经网络实现包含在该存储库内，并且包括一个二次函数逼近问题的学习与测试示例。项目结构如下： - 项目文件中包含了7种方法以及使用这些方法的主程序，下面是对它们简要描述： 1. 方法“utworz”：用于初始化输入参数神经网络并创建两个权重矩阵（输出层和隐藏层）。 2. 方法“przetwarzaj”：根据给定的输入参数提供网络响应，输出为向量形式。 3. 方法“nauka”：这是项目中最重要的部分。其主要目标是通过修改权重矩阵来逼近二次函数。 4. 方法“LosowanieUcz”：从三个非线性函数生成学习数据（用户可选择数据数量）。 5. 方法“LosujFkcTestujace”：与方法四类似，但这次是从其他非线性函数中生成测试数据。 6. 方法“sortowanie”：由于来自方法4和5的数据未排序，在此进行数据排序以便在图形或绘图上正确显示数据。 7. 方法“rysuj”：提供绘制图表的方法以帮助可视化学习过程。可以看到学习与测试数据的展示方式。
     
  • Hands-On-Network-Programming-with-C: 示例代码及教程用于使用C进行网络编程
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    《Hands-On Network Programming with C》是一本通过实际示例和详细教程教授读者如何使用C语言进行高效网络编程的书籍。 使用 C 进行网络编程是 Lewis Van Winkle 编写的书籍，并由 Packt 出版发行的配套代码存储库。这本书介绍了学习 C 语言中的套接字编程，以及如何编写安全且优化的网络代码。 书中详细阐述了复杂的网络编程主题——即通过仔细解释套接字编程 API 来使它变得易于理解。本书旨在帮助读者开始使用 C 语言进行现代网络编程，并正确运用相关操作系统 API。书中的内容包括： - 发现跨平台的套接字编程 API 实现 - 支持 IPv4 和 IPv6 的技术 - 了解 TCP 和 UDP 连接如何通过 IP 工作 - 探索主机名解析和 DNS 的工作方式 - 使用 HTTP 和 HTTPS 与 Web API 对话 - 获得电子邮件协议（SMTP）的实践经验 - 通过对实际网络应用的学习，获得现实世界的专业知识 - 探索物联网 (IoT) 新方法 如果您觉得这本书适合您，请立即获取它。