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哈理工人工智能实验：神经网络与应用

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简介：
本课程为哈尔滨理工大学的人工智能实验系列之一，专注于探索和实践神经网络技术及其在现实世界中的广泛应用。通过理论学习与编程实战相结合的方式，学生能够深入理解神经网络的工作原理，并掌握其设计、训练及优化技巧，为解决复杂问题提供创新方案。 使用给定样本集（其中前两列为样本特征，最后一列为样本标签）构建神经网络模型，并对模型性能进行测试。实现过程主要步骤为：1. 根据数据集随机选定训练样本和测试样本；2. 构造BP神经网络模型，利用训练样本学习模型参数；3. 测试模型性能。

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  • 哈理工人工智能实验：神经网络与应用
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    本课程为哈尔滨理工大学的人工智能实验系列之一，专注于探索和实践神经网络技术及其在现实世界中的广泛应用。通过理论学习与编程实战相结合的方式，学生能够深入理解神经网络的工作原理，并掌握其设计、训练及优化技巧，为解决复杂问题提供创新方案。 使用给定样本集（其中前两列为样本特征，最后一列为样本标签）构建神经网络模型，并对模型性能进行测试。实现过程主要步骤为：1. 根据数据集随机选定训练样本和测试样本；2. 构造BP神经网络模型，利用训练样本学习模型参数；3. 测试模型性能。
  • 神经网络与人工智能
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    《神经网络与人工智能》是一本探讨如何通过模仿人脑结构和功能来开发智能算法和技术的书籍，旨在帮助读者理解并参与到这一快速发展的领域中。 基于MATLAB实现的神经网络手写字母识别代码已验证可以运行。
  • 神经网络在人工智能中的应用-PPT课件
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  • 【WHUT】《人工智能概论》大作业2：人工神经网络实验报告 *实验报告*
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    本实验报告为武汉理工大学《人工智能概论》课程第二项大作业，主要内容是关于人工神经网络的研究与实践，包括理论分析、模型构建及实验验证。通过本次实验，深入探讨了人工神经网络的工作原理及其应用价值。 完成了MNIST手写体识别实验，在华为云ModelArts平台上使用MindSpore深度学习框架实现了一个简单的图片分类实验。整个流程包括：处理需要的数据集（这里使用了MNIST数据集）、定义一个网络（这里我们使用LeNet网络）、定义损失函数和优化器、加载数据集并进行训练，训练完成后查看结果及保存模型文件、加载保存的模型进行推理以及验证模型精度（通过加载测试数据集和训练后的模型）。
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  • N-BEATS-master.zip_人工智能/深度学习/神经网络_Python__人工智能/深度学习/神经网络_Python_
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  • 人工神经网络的理论、设计与应用（第二版）
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    本书为《人工神经网络的理论、设计与应用》第二版，全面介绍了人工神经网络的基本理论和最新进展，并提供了丰富的案例和实践指导。适合研究者及开发者深入学习。 《人工神经网络理论、设计及应用_第2版》一书在选材上注重内容的典型性和先进性，在编排上强调逻辑性，在阐述方面重视物理概念的清晰表达，并且通过实际例子与思考练习来增强实践性的理解。此外，书中对常用神经网络及其算法的应用重点在于其实用价值。
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    《人工神经网络的理论、设计与应用（第二版）》全面介绍了人工神经网络的基本原理和最新研究成果，涵盖理论基础、架构设计及实际应用案例。 《人工神经网络理论、设计及应用（第2版）》由韩力群编著，系统地介绍了人工神经网络的主要理论与设计基础，并提供了丰富的应用实例。本书旨在帮助读者了解神经网络的发展背景及其研究领域，掌握其基本原理和主要用途，熟悉结构模型以及基本的设计方法，为今后的深入学习及实际开发奠定坚实的基础。