【预测模型】基于模糊神经网络实现嘉陵江水质评价预测matlab源码.md

最近一直想学习深度学习，先学习了下神经网络，用c实现了bp算法，算法采用3层网络结构，好像测试了下多层隐藏层，结果一直无法收敛，不知道是不是我的测试数据问题，3层结构能收敛，可能有局部最优，看数据了，最近又发现了python，简直是写机器学习方面代码的神器啊

1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。

用Python+Pytorch实现了卷积神经网络对垃圾图片进行分类，其中还包含了爬虫代码。适合初学者以及大作业ddl选手：）。资源有任何疑问，欢迎留言。

【预测模型】基于差分进化算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码.zip

神经网络实现分类matlab代码用于机器学习的神经网络 实现Geoffrey Hinton教授讲授的课程“神经网络机器学习”的项目。 作者：王健、唐少 贡献：用python代码代替本课程默认的matlab，得到每个项目的数值结果并回答问题。 编程作业 1：感知器学习算法 使用感知器学习算法对四个二类数据集进行分类。设置迭代次数等于5作为示例 数据集 1 的结果： 数据集2的结果： 数据集3的结果： 数据集4的结果： 左图显示了数据集和由感知器的权重给出的分类边界。 反例显示为圆圈，而正例显示为正方形。 如果示例为绿色，则表示该示例已按提供的权重正确分类。 如果它是红色的，那么它就被错误地分类了。 中间的图显示了迄今为止感知器算法在每次迭代中所犯的错误数量。 右图显示了到一些非常可行的权重向量的距离（如果提供了一个）（注意，这些权重向量可以有无数个）。 分类器出错的点显示为红色，而正确分类的点显示为绿色。 我们可以看到data1、data3可以线性分离，而data2和data4不能。

bp神经网络实现酒的分类 是一个matlab程序，运用bp神经 网络实现酒的分类

matlab课程设计，对英文文本（多行）的识别，使用神经网络保存为net_2.mat，网络一共9层。全过程由Gui实现，包括对图像的切割与识别工作，m文件中有详细的中文注释。

【主要内容】 神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。 【使用对象】毕业设计 【安心下载】可能不是第一时间在线 但是一定会在线

基于matlab的卷积神经网络实现手写数字识别