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复数值神经网络

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简介：
复数值神经网络是一种利用复数域而非实数域进行信息处理和学习的人工智能模型，适用于信号处理、图像识别等领域，能有效提升数据表示能力和计算效率。 《Complex-Valued Neural Networks》是由Akira Hirose撰写的英文高清原版PDF书籍。

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  • 复数值神经网络
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    复数值神经网络是一种利用复数域而非实数域进行信息处理和学习的人工智能模型，适用于信号处理、图像识别等领域，能有效提升数据表示能力和计算效率。 《Complex-Valued Neural Networks》是由Akira Hirose撰写的英文高清原版PDF书籍。
     
  • 复值神经网络的代码
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    本项目致力于研究和开发复值神经网络的算法及其实现代码，探索其在信号处理、模式识别等领域的应用潜力。 复值神经网络在实数分类和图像分类方面表现优异，值得我们共同学习。
     
  • yenpiujui.zip_神经网络插值
    优质
    yenpiujui.zip_神经网络插值 是一个利用神经网络技术进行数据插值的研究项目或工具包。它通过训练神经网络模型来预测和填补缺失的数据点，适用于各类科学计算与数据分析任务。 基于负熵最大的独立分量分析方法，结合插值与拟合技术，解决方程问题，并进行数据分析。此外，还利用人工神经网络实现常用数字信号调制。
     
  • 复数卷积神经网络及复数CAFFE版本
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    本研究探讨了复数卷积神经网络的设计与实现，并基于深度学习框架Caffe开发了一个复数版本，以增强其在信号处理等领域的应用能力。 我为大家提供了一个复数版的Caffe版本。我自己费了不少力气才成功下载到这个版本。它包含了复数卷积层、复数全连接层、复数池化层、复数Sigmoid层、复数幅度层以及复数反卷积层，并且我已经验证过它的可用性。
     
  • WF.rar_MATLAB编程_神经网络权值训练_权值优化_神经网络权重
    优质
    本资源为MATLAB环境下针对神经网络权值训练与优化的研究资料，涵盖权值调整、性能提升等内容，适合科研人员及学生深入学习。 神经网络的一个例子是使用MATLAB编程来训练权值。
     
  • BP_SOC_SOC_BP_SOC_神经网络SOC_神经网络_SOC神经网络
    优质
    本项目聚焦于基于神经网络的系统芯片(SOC)设计与优化，探索高效的硬件架构以支持复杂的人工智能算法实现。 BP神经网络可以用于SOC（荷电状态）估算。在实现过程中，可以通过编写MATLAB的M文件来构建和训练BP神经网络模型，以提高电池管理系统中SOC估计的精度。这种方法利用了BP算法的有效性及其对非线性问题的良好适应能力。
     
  • BP-PID_神经网络_PID_神经网络控制_神经网络_神经网络PID_ PID_
    优质
    简介：本研究探讨了将神经网络与PID控制相结合的技术，即BP-PID和神经网络PID控制方法，旨在优化控制系统性能，提高响应速度及稳定性。 神经网络自整定PID控制器，基于BP神经网络的Simulink模型。