Deep_Learning_with_Python
Logistic回归，人工神经网络，卷积神经网络
2021-04-03 22:05:31
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共两个示例代码，一个是实现了离散Hopfield神经网络对0~9数字的正确识别。另一个是实现了连续Hopfield网络解决的旅行商问题。代码中都添加了基本注释。
2021-03-31 09:12:58
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一个深度回声状态网络工具，该工具包中为Makey-Glass（tau=30）时间序列预测问题，简单修改可用于时间序列预测问题研究。具体可参考：延迟深度回声状态网络在时间序列预测中的应用，自动化学报
2021-03-29 18:47:54
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搭建一个平台，可以用鼠标手写数字，运用一种分类器对此手写数字进行识别，并对分类器性能进行评估。三次作业，分别用最小错误率贝叶斯分类器，Fisher线性分类器，人工神经网络进行识别。都采用matlab编程，前两种可在平台上手写数字并识别，人工神经网络版本的没有手写平台，能够通过程序读取图片并返回识别出的数字。包含实验报告和用来训练的数字图片。注意使用时必须修改程序中读取的文件位置。
2021-03-16 15:07:21
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本文致力于一种涉及非线性自回归算法的时间序列预测方案及其应用。 该方案是通过包含隐藏层的人工神经网络来实现的。 作为训练算法，我们使用比例共轭梯度（SCG）方法和贝叶斯正则化（BReg）方法。 第一种方法适用于无噪声的时间序列，而第二种方法也适用于嘈杂的数据集。 我们将建议的方案用于预测使用50和100过去值的石油和天然气定价中产生的时间序列。 提出并讨论了数值模拟的结果。
2021-03-13 17:43:25
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数据共有2000个样本，每个样本工25个因子，第一个因子表示样本的种类，分为1-4类，只后的24个因子是这个样本的特征。
matlab程序
2021-03-06 16:26:51
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