奏鸣曲 使用神经网络算法生成的音乐文献 灵感 莫扎特可能会用C语言写奏鸣曲，但我的C语言并不如意。 因此，我用Python编写了我的代码。 我一直都在构建webapp，而我刚刚完成了ML课程，所以我想尝试一下。 另外，现在我们可以看看艺术是否可以科学生成？ 它能做什么 Python中的奏鸣曲可读取一系列MIDI文件，其中大多数是莫扎特或贝多芬创作的钢琴奏鸣曲。 这充当了神经网络的训练集。 网络的输入节点采用前5个音符的时长和频率以及当前音符，前3个和弦进行音色以及其他谱号上的相应音符。 输出节点产生序列中下一个音符的持续时间和频率，将其反馈为后续音符的输入。 我是如何建造的 高音谱号（右手）有一个神经网络，低音谱号（左手）有一个神经网络。 这是因为较高的右手音符通常会演奏独特的旋律，而较低的左手音符通常会重复而较慢的和弦。 我想确保这两种截然不同的音乐风格不会混淆神经网络。 我遇到的挑战

主要是对应的我发的MOEA/PSL的博客的ppt，可以加深大家对论文的理解，希望能够对大家有所帮助，同时我这里还有许多相关资料，点个关注不迷路

粒子群算法（PSO）优化的径向基函数（RBF）神经网络算法.zip

模糊神经网络算法，Matlab实现的，注释很详细哦！简单易懂

RBF神经网络算法示例，实现了对非线性曲线的拟合逼近。

BF神经网络学习算法的研究 共50页 摘要 本文研究了RBF神经网络的各种学习算法。在总结概述前人工作优缺点的基 础上本文分析了三种优良的学习算法。与现存的学习算法相比在具有良好性 能的前提下本文的算法可以产生更紧凑的网络结构。 本文首先回顾RBF神经网络的网络结构及其基本的学习过程。第二章详细 介绍了径向基函数与插值、RBF网络模型和RBF网络的逼近性能。第三章对现阶 段流行的各种RBF神经网络学习算法作了概述给出了正交最小二乘法(OLS)、 递阶遗传训练算法(HGA)和粒子群优化(PSO)算法三种学习算法的详细训练过程。 在第三章的结尾还给出了这三种学习算法的优缺点分析。第四章设计了仿真实 验对基于RBF神经网络的判别模型和其他基于距离的判别模型做了相互比较 仿真结果表明了RBF神经网络的有效性。第五章总结了本文的工作并对RBF 神经网络研究方向做了展望。

卷积神经网络算法识别猫狗图片

利用BP神经网络算法对遥感图像进行监督分类，可以进行交互，自己选区，进行分类

猫狗分类大战（keras ）

人工神经网络具有的智能在于它们能够学习过去的经验，并且可以局部地储存新的信息。正是这两个重要因素，促使Albus在1975年建立了小脑膜型神经网络理论， CMAC是小脑膜型关节控制器的简称。该算法基于Albus对小脑功能的理解，模拟了人脑的操纵控制系统，但是并没有模仿神经基质的结构特征。从每个神经元来看，各神经元之间应是一种线性关系，但是从总体结构来看，CMAC模型可以适合于一种非线性的映射关系。而且这种模型从输入开始就存在一种泛化能力。对一个输入样本学习后，可以对其相邻的样本产生一定的效应，因此在输入空间中，相近样本的输出在输出空间中也比较相近，其学习采用了简单的 法，它的收敛速度比BP算法快得多，特别是它把一个多维状态空间中的输入量，映射到一个比较小的有限的区域上，只要对多维空间中的部分样本进行学习，就可以达到轨迹学习和控制的目的。