人工智能Ai-刷脸技术实战课程 打造人工神经网络实战 人脸识别与一键美颜技术实战

手写识别 这是 Michael Nielsen 的“神经网络和深度学习”的第一章和第二章中介绍的基本手写识别算法的 Java 实现（使用 Python），可在此处获得： : 该算法模拟了一个前馈神经网络，该网络使用随机梯度下降和反向传播对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。 要查看它的实际效果，只需克隆 repo，编译所有内容，然后运行网络文件。 总的来说，这是一个学习者项目，旨在作为自学如何构建神经网络的第一步。 将重点放在我自己的指导上，我试图尽可能少地引用原始代码。 我没有使用任何外部矩阵库，而是自己实现了所有矩阵数学，以确保我完全理解它们。 这个网络的一个有趣特性——这可能是由于手动实现了矩阵数学函数——是它的速度大约是原始代码的五六倍。 -詹姆士

第2版加强了关于统计学习理论、核方法与支持向量机、自组织网络的灵活应用，盲信号处理等方面的内容;增加了神经网络在生物信息学和金融方面应用的实例，以及最近的一些参考文献，以便反映这一领域的新进展;为了便于掌握主要内容，对章节顺序也做了调整,模拟进化计算部分增加了分布估计算法一章。 本书适合用作研究生课程教材，或作为希望深入学习神经网络和进化计算的科技工作者的自学参考书。

基于人工神经网络的非线性回归预测模型的研究

基于人工神经网络的胃食管反流病治疗方案优选及MATLAB实现.pdf

粮食配送中心选址问题是构建现代化粮食物流系统的重要研究方向。从粮食配送中心选址的影响因素出发，建立了以控制成本为核心的数学模型，引入了经遗传算法改进的人工神经网络模型进行求解，并且给出了详细的设计步骤。为解决遗传算法易陷入局部最优的问题，提出了一种在变异算子中增加禁忌搜索的方法。实验证明，该方法在解决粮食配送中心的选址决策时，效果较好。

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RBF神经网络算法示例，实现了对非线性曲线的拟合逼近。

用BP人工神经网络预测人口代码（matlab） 是matlab编程的，按照自己的数据修改后就可以直接用！

经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网络。神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成 。