一开始，ELM 建议用于训练（SLFN）单隐藏层前馈神经网络，似乎能够扩展到 MLP（多层感知器）。 在这段代码中，我们提出了一种基于 ELM 的算法来训练用于回归和分类的 MLP。
2021-08-20 10:45:54
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本文将传统的机器学习模型（即支持向量机，k最近邻，决策树和随机森林）与前馈神经网络和长短期记忆进行了比较。 我们观察到两个神经网络比传统模型具有更高的精度。 本文还试图弄清辍学是否可以提高神经网络的准确性。 我们观察到，对于前馈神经网络，在某些情况下应用辍学可能会导致更好的性能，而在其他情况下则会导致更差的性能。 辍学对LSTM模型的影响很小。 因此，使用辍学不能保证更高的准确性。
2021-08-18 19:48:15
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复现论文《基于无模型自适应控制的反馈前馈迭代学习控制系统收敛性研究》，实现matlab下不同曲线的迭代学习仿真
2021-08-06 09:07:35
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这项工作利用称为 PSOGSA 的粒子群优化 (PSO) 和引力搜索算法 (GSA) 的混合来训练前馈神经网络 (FNN)。 该算法应用于著名的 Iris 数据集。
主要论文：S. Mirjalili，SZ Mohd Hashim和H. Moradian Sardroudi，“使用混合粒子群优化和引力搜索算法训练前馈神经网络”，《应用数学与计算》，第1卷。 218，第 11125-11137 页，2012 年。
2021-08-03 17:26:21
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一个刚性二连杆无摩擦机器人的简单模型matlab搭建_及其PI前馈控制matlab仿真程序
2021-06-28 21:03:29
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