神经网络的实现，采用Fortran编程语言。-ITADN社区

Fortran语言的BP神经网络仿真程序

优质

本作品为基于Fortran编写的BP（反向传播）神经网络仿真程序，旨在通过该程序实现对复杂数据集的学习与预测功能，并进行性能优化。将BP神经网络的仿真程序移植到Fortran平台。该程序采用三层结构，并使用tansig传递函数。根据需要可以自行进行修改。

用Fortran编写的BP神经网络

优质

本项目采用Fortran语言实现经典的BP（Backpropagation）神经网络算法，旨在探索在高性能科学计算领域中使用Fortran进行机器学习算法开发的可能性与优势。利用Fortran编写的BP神经网络程序可以有效地进行数值计算与模拟实验，在科学研究及工程应用中有广泛的应用前景。该程序通过优化算法实现对复杂数据模式的学习与预测功能，适用于多种领域的数据分析任务。

R语言实现的神经网络

优质

本文章介绍了如何使用R语言构建和训练神经网络模型的方法与技巧，适合数据分析人员及机器学习爱好者参考。神经网络在R语言中的实现是一个适合课堂展示的项目，包括实际应用示例和相关代码，适用于教学使用。

C语言实现的BP神经网络

优质

本项目采用C语言实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法，适用于解决分类与回归等基本机器学习问题。代码简洁高效，易于理解和扩展。用C语言实现的BP神经网络库已经准备好，接口已编写完成，可以直接调用，并且有详细的注释。这是一个未经改进的标准BP网络实现。

C语言中的RBF神经网络编程

优质

本教程深入讲解如何运用C语言实现RBF（径向基函数）神经网络的编程方法，涵盖理论基础与实践操作。适合对算法和机器学习感兴趣的程序员阅读。 RBF网络训练程序的C++源代码可以完成网络训练和测试的功能。

用C#语言实现BP神经网络算法

优质

本项目使用C#编程语言实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法。通过代码构建和训练神经网络模型，以解决分类与回归等机器学习问题。使用C#实现BP神经网络算法可以支持训练、泛化，并允许用户自行设定动量因子和学习速率。此外，该算法还能动态绘制相对误差图。

C语言中的BP神经网络实现

优质

本项目旨在通过C语言实现BP（反向传播）神经网络算法，探讨其在模式识别、函数逼近等问题上的应用。 BP神经网络基于VC++平台可以应用于模式识别领域，例如人脸识别和车牌识别，并且也可以用于数据预测及模拟仿真。

LSTM神经网络语言模型的实现

优质

本项目旨在实现基于长短时记忆(LSTM)神经网络的语言模型，通过深度学习技术预测和生成自然语言文本，探讨序列数据建模的有效方法。基于LSTM的神经网络语言模型可以通过Python和Theano框架实现。

用C语言实现的神经网络（七种方法）

优质

本书深入浅出地介绍了使用C语言构建神经网络的多种技术与策略，涵盖了七种不同的实现方法，适合编程爱好者和AI初学者阅读。这段文字介绍了一篇关于神经网络的C语言代码文章，作者是外国人，并且包含详细注释。虽然内容不错，但由于有一定难度，我还没有全部阅读完毕。

基于C语言的BP神经网络实现

优质

本项目采用C语言编程实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法，致力于为用户提供一个高效且灵活的学习和研究平台。通过精心设计的数据结构与算法优化，该项目不仅能够处理简单的线性问题，还能应对复杂的非线性分类及回归任务。这为需要在资源受限环境中进行机器学习研究或应用的开发者提供了宝贵工具。用C语言实现的BP神经网络代码及详细介绍文档，适合初学者使用。

是否确定退出登录?

神经网络的实现，采用Fortran编程语言。

全部评论 (0)