针对ELMAN神经网络，分别采用PSO和WOA进行优化，MATLAB程序，亲测程序完整有效。

迪班 该软件包旨在用于动态贝叶斯网络的网络重构。 要在Yeast数据集上测试算法，请运行bash脚本。 运行非均匀动态贝叶斯网络的示例 sh yeast_pipeline.sh -m nh-dbn 其中-m表示要使用的方法 'h-dbn'->同类动态贝叶斯网络 'nh-dbn'->非同类动态贝叶斯网络 'seq-dbn'->顺序耦合动态贝叶斯网络 'glob-dbn'->全局耦合动态贝叶斯网络 这将是软件包的自述文件。 供参考。 运行此命令以在本地安装软件包 pip install . 或者 pip install -e . 能够编辑源代码和（热重载）更新？ 要运行python profiler，请使用bash脚本： sh algorithm_profiling.sh 为了能够查看分析器结果，您需要具有“ kcachegrind” sudo apt-get in

连体神经网络的单次图像识别 PyTorch中的的实现，在数据集上进行了培训和测试。 要求 火炬视觉== 0.5.0 火炬== 1.4.0 numpy == 1.16.3 pytorch_lightning == 0.5.3.2 枕头== 7.0.0 提供requirements.txt 指示 该项目使用 ，它是上的轻量级包装。 该项目遵循格式。 只需运行cpu_run.py或gpu_run.py即可下载MNIST数据集并开始训练。 结果 保持测试集上的最高10次单发准确性为97.5％，可与监督分类模型相提并论。 手动选择支持集。 参考 暹罗火炬

seq2seq_Pointer_Generator_Summarizer 一个用于深度抽象摘要项目的深度学习神经网络：这是一个从中文对话中生成摘要总结的项目。有趣的对话是客户和汽车技术人员之间的对话，其中有80000多个样本用于培训和测试，还有20000样本用于预测。数据基准线在某种程度上对于中文是典型的，清除数据-段-标记化-批处理。但是，处理长时间的对话并向word2vec模型添加特殊令牌是很棘手的。通过重新训练模型将特殊令牌添加到w2v模型。 还提供了原始数据集，细分数据集，w2v模型之类的文件以供立即测试。请注意，嵌入矩阵文件太大，无法上传。 在此项目中，您可以：训练模型，测试模型或评估模型：一切都是经典的并使用tensorflow 2.0构建，单词嵌入由word2vec进行预训练，并且seq2seq包括Gru作为编码器，Bahdanau注意和单向Gru作为解码器。该模型还包含指针

使用ConvNet的Twitter情绪分析 一个工具 预测推文的情绪“积极性” 如何使用它？ >> from sentiment import sentiment_score >> print sentiment_score(u"I love you") 0.9999 它返回的情绪索引范围为0（负情绪）到1（正情绪）。 在线演示 预测单个推文的情绪“积极性” 概述的“积极性” 点击 算法 有关该算法的更多信息，请参阅。 技术选择 作为Web框架 作为神经网络训练的实现 作为神经网络分类（在线版本）的实现 训练技巧 扇入，扇出初始化 退出 阿达达 贡献者 韩晓和姚璐

自述文件 这个包是基于脉冲神经网络（SNNS）学习原件S派克LAY呃ËRROR [R eassignment（杀手）框架反向传播的PyTorch端口。 最初的实现是在带有CUDA和CUDNN的C ++中实现的。 可从。 以下视频简要介绍了该方法。 该框架的基本描述已在发布。 最终论文可。 可找到arXiv预印本。 引文 Sumit Bam Shrestha和Garrick Orchard。 “ SLAYER：尖峰层错误及时重新分配。” 《神经信息处理系统的进展》 ，第1417-1426页。 2018。 @InCollection { Shrestha2018 , author = { Shrestha, Sumit Bam and Orchard, Garrick } , title = { {SLAYER}: Spike Layer Error Reassig

卷积神经网络经典代码，采用tensorflow框架，能够实现对cifar10数据集的经典分类。

神经网络 用于最后一个softmax层的简单前馈神经网络，用于分类{добавитьописание}

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neuralNets:在pytorch tensorflow keras框架中探索和试验神经网络