基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

MATLAB算法-循环神经网络(RNN)算法详解，附代码

这一讲里，我们重新回到 Completion 接口。而且这一讲里，我们还会快速搭建出一个 有界面的聊天机器人来给你用。在这个过程里，你也会第一次使用 HuggingFace 这个平台。 HuggingFace 是现在最流行的深度模型的社区，你可以在里面下载到最新开源的模型，以及 看到别人提供的示例代码。 ChatGPT 来了，更快的速度更低的价格 我在第 03 讲里，已经给你看了如何通过 Completion 的接口，实现一个聊天机器人的功 能。在那个时候，我们采用的是自己将整个对话拼接起来，将整个上下文都发送给 OpenAI 的 Completion API 的方式。不过，在 3 月 2 日，因为 ChatGPT 的火热，OpenAI 放出了一个直接可以进行对话聊天的接口。这个接口叫做 ChatCompletion，对应的模型叫做 gpt- 3.5-turbo，不但用起来更容易了，速度还快，而且价格也是我们之前使用的 text-davinci- 003 的十分之一，可谓是物美价廉了。  复制代码 1 import openai 2 openai 这一讲里，我们重新回到 Compl

从网上收集的神经网络与深度学习-课后习题答案，供大家使用

墨西哥帽子matlab代码神经网络算法 用MATLAB编写的神经网络算法 hebbian.m 该代码采用输入向量，权重，学习常数，并在每个阶段绘制更新后的权重 净额 代码将两个矩阵相乘 BAM_network.m 这个Matlab代码在以5x3的矩阵制作时为英语alphabects训练了双向联想存储网络的权重。 max_net.m 基于竞争的神经网络的具体示例。 可以用作子网来选择输入量最大的节点。 max_hat.m 该matlab代码采用以下参数输入n个输入神经元：->互连区域的半径->具有正互连的区域的半径->恒定c1->恒定c2->外部信号。 该代码对这些输入神经元执行墨西哥帽算法，并执行所需的次数。 hamming_net.m 这些网络可用于查找最接近双极性输入向量x的示例。 索姆 此代码已演示了Kohonen自组织图，也称为拓扑保留图算法。 lvq.m 该代码显示了线性向量量化算法的工作原理。 目前，代码将2类分类。 将对代码进行进一步的改进。 感知器 该代码显示了用于逻辑门的感知器学习算法的实现。 在最初阶段，已实现了“与门”，其输入值和目标输出可在代码中轻松修改。 它采

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑 进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据， 神经科学中的发现，该发现也获得了诺贝尔医学奖： 人脑视觉机理后脑皮层的不同视觉神经元，与瞳孔所受刺激之间，存在某种对应关系。 这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。

针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。

卷积神经网络CNN代码解析-matlab 一、Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用 3.1 cnnff 完成训练的前向过程， 3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量） 3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去 4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率 该模型采用的数据为mnist_uint8.mat， 含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。

基于pytho和PYQt实现，客户端展示，包括ppt,视频演示 1. 图像文件的打开、显示与保存。 2. 图像几何变换，如放大缩小、平移、旋转、翻转等。 3. 图像像素变换，如图像合成、灰度变换、直方图计算及直方图变换等。 4. 图像去噪实现，包括中值滤波、均值滤波、空域滤波与频域滤波； 5. 图像锐化与边缘检测实现，包括算子锐化、边缘检测与提取等算法的设计与实现； 6. 图像分割方法的实现，包括阈值法、区域生长法、区域分裂与合并等； 7. 基于卷积神经网络的图像分类实现，包括使用自建卷积网络或经典神经网络对目标图像进行分类。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。