基于python的完整神经网络结构代码，可用于猫狗大战等，具有较好的泛化性能，包含9个部分的代码，老手新手皆可上手

复杂网络 社团划分

详细介绍卷积神经网络的结构原理，并且根据一个详细的例子来说明CNN网络如何应用

山东大学《数据科学导论》实验三：基于 Twitter 的网络结构和社会群体演化实验源码 完成了崔老师要求的内容和扩展内容

使用思科模拟器设计企业网络拓扑，使用思科模拟器设计企业网络拓扑，使用思科模拟器设计企业网络拓扑，使用思科模拟器设计企业网络拓扑，使用思科模拟器设计企业网络拓扑，使用思科模拟器设计企业网络拓扑

基于连续粒子群算法的贝叶斯网络结构学习

随着万维网和在线社交网站的发展,规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生.发现这些网络的潜在结构,是分析和理解网络数据的基本途径.概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具,但该类方法存在计算瓶颈.近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法,主要从网络表示、结构假设、参数求解这3 个方面解决计算问题.按照模型参数求解策略将已有方法归为两类:随机变分推理(stochastic variational inference)方法和在线EM(online expectation maximazation)方法,详细分析各方法的设计动机、原理和优缺点.定性和定量地对比、分析典型方法的特点和性能,并提出大规模网络结构发现模型的设计原则.最后,概括该领域研究的核心问题,展望未来发展趋势.

本代码主要针对煤岩体等多孔介质材料，代码简单明了易操作，只需在程序中输入孔隙度即可自动生成二维孔隙网络结构，

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。

深度神经网络在图像识别、语言识别和机器翻译等人工智能任务中取得了巨大进展，很大程度上归功于优秀的神经网络结构设计。神经网络大都由手工设计，需要专业的机器学习知识以及大量的试错。