Keras_pruning：如何使用权重修剪和单位神经元修剪来修剪keras模型的演练

网上神经元网络大多用C++实现，但需要配第三方库，使用不方便。本例用C语言实现的经典神经元网络算法，包含全部源码，供大家学习交流之用。

该文件为基于工程设计的传统PID控制器和基于神经网络控制的单神经元PID控制器同时应用于双闭环直流调速系统的仿真对比实验，仿真结果表明动态性能神经网络PID控制器优于传统PID控制器。抗扰性能不佳，需要进一步调节学习参数。仿真可完美运行，如有怀疑请查看我的博客：单神经元PID控制+Simulink双闭环直流调速系统仿真 地址：https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/91125956 博客里有各种情况的仿真波形，可查看学习

EN.553.738高维近似，概率和统计学习最终项目 关查理，胡志明，张杰@约翰·霍普金斯大学 在这个项目中，我们探索三种不同的非线性降维/流形学习算法：Isomap，局部线性嵌入（LLE）和扩散图/ Laplacian特征图。 我们在数据集上对这些算法进行基准测试，例如经典的瑞士卷，虹膜，MNIST和神经元尖峰数据。 我们还将它们与主成分分析（PCA）进行比较，后者是一种线性降维算法。 最后，我们有一个使用扩散图的演示来分析氢二聚体的玩具分子动力学模拟的自由能态。 要运行任何基准测试/演示，请启动相应的脚本： python filename.py 。 您可以编辑每个脚本中每个算法中的超参数，例如投影维和相邻算法的数量。 先决条件 脚本要求： 数据集 Swiss Roll和Iris数据集是从sklearn.datasets包生成的。 我们下载了亚·莱卡的网页的数据库MNIST。 神经

利用 Malab / Simulink 仿真平台建立了异步电机无速度传感器矢量控制系统仿真实验 模型。 为改善控制系统的控制性能, 采用神经元 PID 智能控制算法对异步电机无速度传感器 矢量控制系统的转速调节器进行了设计, 并针对异步电机的起动、 突增负载转矩及参考转速 变化等动态过程进行了仿真实验, 验证了控制系统仿真模型的正确性及控制算法的可行性。 通过仿真实验教学, 拓展了教材内容, 激发了学生学习兴趣, 有利于培养学生的创新实践能 力和综合应用能力。

本资源为基于单神经元PID离散系统的Simulink仿真，控制算法为Hebb学习算法，各参数已调好可完美运行，如有怀疑请浏览我的博客：单神经元PID控制+Simulink控制系统仿真 地址：https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90517955

一款国外的电力载波设计方案及芯片，电路设计非常详细。

neuron_hardware：具有verilog的单个神经元实现。 该节点包含一个乘法器和累加器模块以及一个S型模块，并以64 * 64像素为输入。 到

这是PID神经元网络解耦控制算法的MATLAB源代码，请大家多多参考！！！

具有延迟和不连续神经元激活的分数阶忆阻神经网络的O（t-α）同步和Mittag-Leffler同步