NN_测试 该项目包含一些神经网络代码注意：将此存储库克隆到Windows中的E：/ GitCode / 神经网络代码（C ++） 感知器 BP（反向传播） 卷积神经网络 线性回归（梯度下降，最小二乘） 朴素贝叶斯分类器（性别分类） Logistic回归（梯度下降，批次/最小批次） KNN（K最近邻居，分类） PCA（主成分分析） 单个隐藏层（两个类别） K均值 决策树（CART） C ++的数学公式的实现 线性代数 转置 行列式 伴随矩阵 逆矩阵 范数（向量，矩阵） 特征值/特征向量（实对称矩阵） SVD（奇异值分解） 伪逆 痕迹 可能性 均值，方差，标准差 协方差矩阵 激活功能 逻辑sigmod功能 softplus功能 ReLU（线性整流单元） 泄漏的ReLU（泄漏的线性整流单元） ELU（指数线性单位） softmax函数 层数 辍学 LRN（本地响

BJ参数推荐系统 这是一个基于 BP-NN 学习算法构建的 matlab 应用程序。 它可以为粘合剂喷射（一种3D打印机）机器推荐最佳构建参数。 ##介绍你知道3D打印机吗？你用过吗？ 您可能知道在打印之前应该设置很多参数。 它有时很厚，因为参数总是影响最终产品的特性。 此应用程序可帮助用户选择最佳设置参数。 ＃＃这个怎么运作？ 我在这台3D打印机上做了很多实验，总结出4个关键参数。

video2frames 用于将视频转换为一系列帧以进行NN训练的python脚本 通过键入python video2image.py path -o output_dir --skip n --mirror运行python video2image.py path -o output_dir --skip n --mirror 该路径将导致视频或仅包含视频的目录。 可选的输出文件夹指定保存图像的目录。 可以用-o或--output来调用。 可选的skip参数指定应保存的第n个帧。 当使用可选的--mirror参数运行时，保存的第二张图像将翻转。

RBF神经网络，包括分类和回归

使用NVIDIA CUDA的“阴阳” K均值和K-nn K均值的实现基于 。 尽管它引入了一些开销和许多对CUDA不利的条件子句，但与Lloyd算法相比，它仍然显示出1.6到2倍的加速。 K近邻采用相同的三角形不等式思想，并且需要预先计算的质心和聚类分配，类似于展平的球树。 sklearn KMeans KMeansRex KMeansRex OpenMP 塞班 克库达 kmcuda 2 GPU 速度 1倍 4.5倍 8.2倍 15.5倍 17.8倍 29.8倍 记忆 1倍 2倍 2倍 0.6倍 0.6倍 0.6倍 从技术上讲，该项目是一个共享库，可导出kmcuda.h定义的两个函数： kmeans_cuda和knn_cuda 。 它具有内置的Python3和R本机扩展支持，因此您可以from libKMCUDA import kmeans_cuda或dyn.load("libKMCUDA.so") 。 目录 K均值 该项目与其他项目之间的主要区别在于，kmcuda已针对内存消耗低和大量群集进行了优化。 例如，kmcuda可以将480个维度中的4M个样本分类为40000个

针对传统的BP神经网络模型无法有效表达时间序列数据中存在的历史特征的缺陷，提出利用灰色预测原理具备发现事物历史变化规律性的优势来解决BP神经网络预测模型的这一弱点，最后得到的灰色BP-NN优化组合模型具备了更高的预测精度。实验采用中国气象站2018年1月至2月北京市10个监测点的PM2.5质量浓度及其对应的每小时的空气污染物浓度、气象因子建立神经网络预测模型，并采用灰色预测算法对神经网络模型进行改进，改进后的结果为：在系统误差上有了较大的降低，同时预测结果与实测结果之间的拟合程度更好。

这个工具有三种画图风格：FCNN、LeNet、AlexNet。

传统的“试错”型材料研究方法存在周期长、成本高和偶然性大等不足,已经不能满足现代材料研发的需求,提高研发针对性、缩短材料研发周期、降低材料研发成本成为全世界的研究热点。随着数据量的不断累积以及计算机技术的不断发展,数据密集型科学逐渐成为科学研究的第四范式。

主要介绍了浅析PyTorch中nn.Linear的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于神经网络捏脸 推论 1. Unity-2019.2.1f1 2. python-3.5 3. dlib-19.18 4. numpy-1.15.4 5. torch-1.1.0 6. opencv-contrib-python 3.4.0.12 7. tqdm-4.23.4 8. argparse-1.4.0 9. scipy-1.0.1 10. tensorboardX 论文 网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法，利用面对面的转换快速创建游戏角色，用户还可以自行基于模型结果再次进行修改，直到得到自己满意的人物。此项目按照里的描述建立。 引擎预览 ：Unity，点击